ИИ и сложнейшие проблемы мира · Медицина и разработка лекарств · Nature (computational biology) · 2026-10-25
Картирование потенциала действия электродов на основе глубокого обучения по униполярным электрограммам без аннотации для характеристики субстрата при фибрилляции предсердий
Оригинальное название: Deep-learning-based electrode action potential mapping from annotation-free unipolar electrograms for substrate characterization in atrial fibrillation
Катетерная абляция при непароксизмальной фибрилляции предсердий ограничена сложностью выявления зон нарушенного проведения. Команда разработала DEAP Mapping — метод глубокого обучения, который восстанавливает мембранный потенциал по униполярным электрограммам без аннотации. На изолированных сердцах свиней он гораздо точнее соответствовал оптическому картированию, чем традиционные карты активации (SSIM 0,87 против 0,36), а в ретроспективном исследовании 12 пациентов его картины проведения частично отличались от существующих методов.