Latent variable analysis of causal interactions in atrial fibrillation electrograms

Luengo García, David y Elvira Arregui, Víctor (2016). Latent variable analysis of causal interactions in atrial fibrillation electrograms. En: "Computing in Cardiology (CinC) 2016", 11/09/2016 - 14/09/2016, Vancouver (Canadá). ISBN 978-1-5090-0896-4. pp. 981-984. https://doi.org/10.22489/CinC.2016.284-471.

Descripción

Título: Latent variable analysis of causal interactions in atrial fibrillation electrograms
Autor/es:
  • Luengo García, David
  • Elvira Arregui, Víctor
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Artículo)
Título del Evento: Computing in Cardiology (CinC) 2016
Fechas del Evento: 11/09/2016 - 14/09/2016
Lugar del Evento: Vancouver (Canadá)
Título del Libro: Computing in Cardiology
Fecha: 2016
ISBN: 978-1-5090-0896-4
Volumen: 43
Materias:
Escuela: E.T.S.I. y Sistemas de Telecomunicación (UPM)
Departamento: Teoría de la Señal y Comunicaciones
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

Multi-channel intracardiac electrocardiograms of atrial fibrillation (AF) patients are acquired at the electrophysiology laboratory in order to guide radiofrequency (RF) ablation surgery. Unfortunately, the success rate of RF ablation is still moderate, since the mechanisms underlying AF initiation and maintenance are still not precisely known. In this paper, we use an advanced machine learning model, the Gaussian process latent force model (GP-LFM), to infer the relationship between the observed signals and the unknown (latent or exogenous) sources causing them. The resulting GP-LFM provides valuable information about signal generation and propagation inside the heart, and can then be used to perform causal analysis. Results on realistic synthetic signals, generated using the FitzHugh-Nagumo model, are used to showcase the potential of the proposed approach.

Proyectos asociados

TipoCódigoAcrónimoResponsableTítulo
Gobierno de EspañaTEC2013-41718- ROTOSiSSin especificarSin especificar

Más información

ID de Registro: 46531
Identificador DC: http://oa.upm.es/46531/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:46531
Identificador DOI: 10.22489/CinC.2016.284-471
URL Oficial: http://www.cinc2016.org/
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 24 Abr 2018 16:34
Ultima Modificación: 24 Abr 2018 16:34
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