AI এবং বিশ্বের কঠিন সমস্যাগুলো · চিকিৎসা ও ওষুধ আবিষ্কার · Nature (computational biology) · 2026-10-25

অ্যাট্রিয়াল ফাইব্রিলেশনে সাবস্ট্রেট বৈশিষ্ট্য নির্ণয়ের জন্য অ্যানোটেশন-মুক্ত ইউনিপোলার ইলেক্ট্রোগ্রাম থেকে ডিপ-লার্নিং-ভিত্তিক ইলেক্ট্রোড অ্যাকশন পটেনশিয়াল ম্যাপিং

মূল শিরোনাম: Deep-learning-based electrode action potential mapping from annotation-free unipolar electrograms for substrate characterization in atrial fibrillation

নন-প্যারোক্সিসমাল অ্যাট্রিয়াল ফাইব্রিলেশনের জন্য ক্যাথেটার অ্যাবলেশন অস্বাভাবিক পরিবাহী অঞ্চল শনাক্ত করার অসুবিধার কারণে সীমিত। গবেষক দল DEAP Mapping তৈরি করেছে, একটি ডিপ-লার্নিং পদ্ধতি যা অ্যানোটেশন-মুক্ত ইউনিপোলার ইলেক্ট্রোগ্রাম থেকে মেমব্রেন পটেনশিয়াল পুনর্গঠন করে। এক্স ভিভো শূকরের হৃদপিণ্ডে এটি প্রচলিত অ্যাক্টিভেশন ম্যাপের তুলনায় অপটিক্যাল ম্যাপিংয়ের সঙ্গে অনেক বেশি মিলেছে (SSIM 0.87 বনাম 0.36), এবং ১২ জন রোগীর একটি রেট্রোস্পেক্টিভ গবেষণায় এর পরিবহন প্যাটার্ন বিদ্যমান পদ্ধতিগুলো থেকে আংশিক ভিন্ন ছিল।

মূল লেখা পড়ুন ↗

সব আইটেম →