AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · चिकित्सा और दवा खोज · Nature (computational biology) · 2026-10-25

एट्रियल फ़िब्रिलेशन में सब्स्ट्रेट के लक्षण-निर्धारण के लिए एनोटेशन-मुक्त यूनिपोलर इलेक्ट्रोग्राम से डीप-लर्निंग आधारित इलेक्ट्रोड एक्शन पोटेंशियल मैपिंग

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

गैर-पैरॉक्सिज़्मल एट्रियल फ़िब्रिलेशन के लिए कैथेटर एब्लेशन असामान्य चालन वाले क्षेत्रों की पहचान में कठिनाई के कारण सीमित है। टीम ने DEAP Mapping विकसित की, जो एक डीप-लर्निंग विधि है और एनोटेशन-मुक्त यूनिपोलर इलेक्ट्रोग्राम से झिल्ली विभव का पुनर्निर्माण करती है। एक्स विवो सूअर के हृदयों में यह पारंपरिक सक्रियण मानचित्रों की तुलना में ऑप्टिकल मैपिंग से कहीं अधिक मेल खाती थी (SSIM 0.87 बनाम 0.36), और 12 रोगियों के पूर्वव्यापी अध्ययन में इसके चालन पैटर्न मौजूदा विधियों से आंशिक रूप से भिन्न थे।

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