Titelaufnahme

Titel
Computational modeling of bioelectrical activity of the heart at microscopic and macroscopic size scales / Caroline Mendonça Costa
Verfasser/ VerfasserinMendonça Costa, Caroline
Begutachter / BegutachterinPlank, Gernot ; Vigmond, Edward
ErschienenGraz, May 18, 2016
Umfang128 Blätter : Illustrationen, Diagramme
HochschulschriftKarl-Franzens-Universität Graz, Dissertation, 2016
Anmerkung
Zusammenfassung in deutscher Sprache
SpracheEnglisch
Bibl. ReferenzOeBB
DokumenttypDissertation
Schlagwörter (GND)Herz / Elektrophysiologie / Computersimulation / Mathematisches Modell
URNurn:nbn:at:at-ubg:1-104872 Persistent Identifier (URN)
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Computational modeling of bioelectrical activity of the heart at microscopic and macroscopic size scales [32.61 mb]
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Zusammenfassung (Deutsch)

Moderne Bildgebungstechnologien liefern Bilddaten mit hoher räumlicher Auflösung ( 300 um - 1 mm), aus denen eine Fülle anatomischer und struktureller Informationen abgeleitet werden können. Solche hochaufgelösten Bilddaten ermöglichen die Identifizierung von myokardialen strukturellen Diskontinuitäten in mikroskopischen Dimensionen (< 1 mm), welche elektrotonisch als Hindernisse für die Ausbreitung von Depolarisationswellen im Herzen in Erscheinung treten. Die explizite Repräsentation von feinkörnigen Strukturen erfordert einen hohen Rechenaufwand, weswegen mikroskopische Strukturen in aktuellen Computermodellen weitgehend unberücksichtigt bleiben. Im gesunden Herzen und unter normalen Bedingungen wird diesen feinkörnigen Strukturen bei makroskopischer Betrachtung (> 1 mm) eine untergeordnete Bedeutung zugeschrieben. Auf einer makroskopischen Ebene wird das elektrophysiologische Verhalten des Herzens nämlich hauptsächlich durch makroskopische Gewebeparameter bestimmt. Jedoch ändern sich im alternden oder kranken Herzen Morphologie, Anzahl und Schwere der Ausprägung von mikroskopischen strukturellen Störungen, was dann nicht mehr vernachlässigbare makroskopische Effekte nach sich zieht. Das Hauptziel dieser Dissertationsarbeit liegt auf der Entwicklung von neuartigen Modellierungstechniken zur Bildung und Parametrisierung von strukturell detaillierten Computermodellen des Herzens, welche die makroskopischen wie auch die mikroskopischen elektrophysiologischen Effekte berücksichtigen, ohne dabei die räumliche Auflösung zu erhöhen. Bildbasierte räumlich hoch- und niedrigaufgelöste Modelle wurden auf Basis der entwickelten Methoden erstellt. Computersimulationen zeigen, dass die räumlich niedrigaufgelösten Modelle vergleichbare mikroskopische und makroskopische Eigenschaften in der elektrischen Erregungsausbreitung im Vergleich mit den räumlich hochaufgelösten Modellen zeigen und das mit einer signifikanten Ersparnis an Rechenzeit erreichen.

Zusammenfassung (Englisch)

Advanced imaging technologies provide a wealth of information on cardiac anatomy and structure at high spatial resolutions ( 300 um - 1 mm), allowing to identify microscopic size scale (< 1 mm) structural discontinuities, which act as a barrier to electrical propagation in the heart.The explicit representation of fine-scale structures results in significant computational costs. Thus, such structures are typically discarded during the modeling process. Such thin structures do not play a major role under healthy conditions at a macroscopic size scale (> 1 mm), where electrophysiological behavior is mainly governed by macroscopic tissue parameters. However, in the aging heart, as well as in several pathologies, thin discontinuous structures may become more abundant and affect also macroscopic behavior.The goal of this PhD Thesis is to develop novel modeling techniques for constructing and parameterizing detailed computer models of the heart, which capturemacroscopic and microscopic features of cardiac electrophysiology without increasing spatial resolution.Image based fine and coarse spatially discretized models were constructed using the developed methodologies. Simulation results show that the coarse models accurately reproduce microscopic and macroscopic features of electrical propagation present in the fine resolution models at a fraction of the computation al cost.