Herr Dr. Fernando O. Campos vom Institut für Biophysik, Medizinische Universität Graz erhielt den Stefan-Schuy-Preis 2014 für seine hervorragende Arbeit: 'Electro-Anatomical Characterization of Atrial Microfibrosis in a Histologically detailed Computer Model.' Campos FO, Wiener T, Prassl AJ, dos Santos RW, Sanchez-Quintana D, Ahammer H, Plank G, Hofer E. IEEE Trans Biomed Eng. 2013; 60(8):2339-49.

Der Fibrose wird eine wichtige Rolle bei der Initiierung und Aufrechterhaltung von Vorhofflimmern zugeschrieben. Die Neigung von fibrotischem Gewebe die Anfälligkeit für Vorhofflimmern zu erhöhen hängt nicht nur vom Grad der Ausprägung ab, auch die Textur spielt eine entscheidende Rolle. Obwohl die Identifizierung von fibrotischen Gewebearealen im Vorhof prinzipiell mittels extrazellulär gemessenen elektrischen Potentialen realisierbar ist, wie z.B. bei der Analyse von fraktionierten Elektrogrammen zur Festlegung von Ablationszielen gemacht wird, stellt die Klassifizierung von fibrotischen Texturen ein ungleich schwierigeres Problem dar. Ziel dieser Arbeit ist es, basierend auf der Analyse von fraktionierten Elektrogrammen, ein Verfahren zur elektro-anatomischen Charakterisierung von fibrotischen Texturen zu etablieren. Das vorgeschlagene Verfahren nutzt die Abhängigkeit der Fraktionierungsmuster von der Richtung der einlaufenden Erregungswellenfronten aus, die in signifikanter Weise texturabhängig sind. Ein histologisch detailliertes Computermodell des rechten Vorhof-Isthmus wurde zur Validierung des Verfahrens entwickelt. Ein Stimulationsprotokoll wurde konzipiert, welches die verschiedenen Einfallsrichtungen der Erregungsfronten am Ort der Messung vorgab, an dem die Textur der Fibrose klassifiziert werden sollte. Das entwickelte Klassifizierungsverfahren unterscheidet drei verschiedene Ausprägungen: keine Fibrose (Kontrolle), diffuse Fibrose und fleckenartige Fibrose. Die Simulationsergebnisse zeigen, dass die Fraktionierung und die Amplituden der Elektrogramme sowie deren Abhängigkeit von der jeweiligen Einfallsrichtung eine robuste Unterscheidung zwischen diesen Fibroseklassen erlaubt. Um den technischen Aufwand zu minimieren wurde eine Sensitivitätsanalyse durchgeführt, die mit einer minimalen Anzahl an stimulierten Erregungswellen eine robuste Klassifizierung gewährleistet.

Fibrosis is thought to play an important role in the formation and maintenance of atrial fibrillation (AF). The propensity of fibrosis to increase AF vulnerability depends not only on its amount, its texture plays a crucial role as well. While the detection of fibrotic tissue patches in the atria with extracellular recordings is feasible based on the analysis of electrogram fractionation, as used in clinical practice to identify ablation targets, the classification of fibrotic texture is a more challenging problem. This study seeks to establish a method for the electroanatomical characterization of the fibrotic textures based on the analysis of electrogram fractionation. The proposed method exploits the dependence of fractionation patterns on the incidence direction of wavefronts which differs significantly as a function of texture. A histologically detailed computer model of the right atrial isthmus was developed for testing the method. A stimulation protocol was conceived which generated various incidence directions for any given recording site where electrograms were computed. A classification method is derived then for discriminating three types of fibrosis, no fibrosis (control), diffuse, and patchy fibrosis. Simulation results showed that electrogram fractionation and amplitudes and their dependence upon incidence direction allow a robust discrimination between different classes of fibrosis. Finally, to minimize the technical effort, sensitivity analysis was performed to identify a minimum number of incidence directions required for robust classification.

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