A statistical dynamic cardiac atlas for the virtual physiological human: construction and application

Abstract

This thesis is centered on the construction of a cardiac atlas to serve as a common reference frame in the Virtual Physiological Human (VPH). The construction covers the entire construction pipeline, starting from a set of 3D+t multislice computed tomography images, then performing a spatial normalization of these images, segmentation of the synthesized mean image, multi-structure meshing, and finally mapping of the mesh back to the population of images. In addition, two applications are presented in this thesis. First, the atlas is used to frame a spatio-temporal model of cardiac morphology which models the variability along both 'axes' simultaneously. Such a unified approach should be preferable over existing methods, which decouple the two sources of variation and then model them separately, in isolation. Second, the proposed atlas is applied to develop an acceleration technique for performing personalized simulation of cardiac electrophysiology (EP). The prior knowledge encapsulated in our atlas is used, in conjunction with a numerical solver of cardiac EP, to build a statistical model linking cardiac morphology with the steady states of myocardial cell models that pre condition detailed cardiac EP simulations. This application puts the proposed dynamic cardiac atlas in the context of VPH-related simulations, of which the computational costs are currently greatly in excess of what is acceptable for their adoption in current clinical practice.

Esta tesis está centrada en la construcción de un atlas cardiaco, para servir como marco común de referencia en el Virtual Physiological Human (VPH). La construcción consiste en la trayectoria completa, empezando con un conjunto de imágenes 3D+t de tomografía computacional multi-corte, y entonces hacer una normalización espacial de las imágenes, segmentación de la imagen promedio sintetizada, un mallado multi-estructura, y finalmente la transformación de la malla a la población de imágenes. Adicionalmente, la tesis presenta dos aplicaciones del atlas. Primero, el atlas se usa para enmarcar un modelo espacio-temporal de la morfología cardiaca que modela la variación a lo largo de ambos 'ejes' simultáneamente. Tal propuesta debe ser preferible sobre otros m\'etodos existentes, los cuales desacoplan las dos fuentes de variación para modelarlas separadamente, en isolación. Segundo, el atlas está aplicado al desarrollo de una técnica de aceleración para simulaciones personalizadas de electrofisiología (EF) cardiaca. El conocimiento previo encapsulado en nuestro atlas se usa, en conjunto con un solver de EF cardiaca, para construir un modelo estadístico conectando morfología cardiaca con los steady states de modelos celulares del miocardio que precondicionan a simulaciones detalladas de EF cardiaca. Esta aplicación posiciona el propuesto atlas dinámico cardiaco en el contexto de simulaciones relacionadas al VPH, cuyo costo computacional actual está en gran exceso de lo aceptable para su adopción en la práctica clínica de hoy en día.