Class of 2015 Abstract / Objectives: Warfarin has historically been the anticoagulant used for the primary prevention of stroke in atrial fibrillation (AF), however three target specific oral anticoagulants, dabigatran, rivaroxaban, and apixaban, have recently been approved for use in this setting. Current literature lacks a comparison of these four drugs in relation to post-stroke outcomes, and this study aims to compare their performance in a natural setting. Methods: This retrospective cohort study identified stroke patients admitted to an academic medical center between January 2013 and December 2014 using the Quintiles, Inc.-American Heart Association Get With The Guidelines-Stroke database; pertinent data was collected from the database and patient electronic medical records. Primary endpoints measured were length of stay, 30-day readmission, and discharge disposition; secondary endpoints included rates of admission to the intensive care unit (ICU) and complications. Results: Of 940 stroke admissions, 53 ischemic stroke patients were identified as receiving an oral anticoagulant for stroke prevention in AF. The warfarin (n=40) and non-warfarin (dabigatran, rivaroxaban, and apixaban; n=13) groups were well matched regarding admission demographics, however patients taking warfarin were more likely to have an elevated INR at hospital admission (P=0.0053) and receive tPA (P=0.047). Patients in the warfarin group were also statistically significantly more likely to receive warfarin on discharge (P=0.004). No endpoints achieved statistical significance. Conclusions: No differences in post-stroke outcomes between warfarin and non-warfarin oral anticoagulants used for stroke prevention in AF were found.

Yes / Patients with non-valvular atrial fibrillation (AF) requiring oral anticoagulants (OAC) for stroke prevention currently have a choice of five OACs. A systematic review was undertaken to explore if patients with AF requiring an OAC for stroke prevention are involved in decision-making.

Tesis por compendio / [ES] La fibrilación auricular (FA) es la arritmia más prevalente en el mundo y está asociada con una elevada morbilidad, mortalidad y costes sanitarios. A pesar de los avances en opciones de tratamiento farmacológico y terapia de ablación, el manejo de la FA todavía tiene margen de mejora. La imagen electrocardiográfica (ECGI) se ha destacado como un prometedor método no invasivo para evaluar la electrofisiología cardíaca y guiar las decisiones terapéuticas en casos de fibrilación auricular. No obstante, el ECGI se enfrenta a desafíos como la necesidad de resolver de manera precisa el denominado problema inverso de la electrocardiografía y de optimizar la calidad de las reconstrucciones de ECGI. Además, la integración del ECGI en los procesos clínicos rutinarios sigue siendo un reto, en gran medida debido a los costos que supone la necesidad de imágenes cardíacas. Por ello, los objetivos principales de esta tesis doctoral son impulsar la tecnología ECGI mediante la determinación de sus requisitos técnicos mínimos y la mejora de las metodologías existentes para obtener señales de ECGI precisas. Asimismo, buscamos evaluar la capacidad de ECGI para cuantificar de forma no invasiva la complejidad de la FA. Para lograr estos objetivos, se han llevado a cabo diversos estudios a lo largo de la tesis, desde el perfeccionamiento del ECGI hasta la evaluación de la FA utilizando esta tecnología. En primer lugar, se han estudiado los requisitos geométricos y de señal del problema inverso mediante el estudio de los efectos de la densidad de la malla del torso y la distribución de electrodos en la precisión del ECGI, lo que ha conducido a la identificación del número mínimo de nodos y su distribución en la malla del torso. Además, hemos identificado que para obtener señales de ECGI de alta calidad, es crucial la correcta disposición de los electrodos en la malla del torso reconstruido. Asimismo, se ha definido y evaluado una nueva metodología de ECGI sin necesidad de usar técnicas de imagen cardiaca. Para ello, hemos comparado métricas derivadas del ECGI calculadas con la geometría original del corazón de los pacientes con las métricas medidas en diferentes geometrías cardíacas. Nuestros resultados han mostrado que el ECGI sin necesidad de imágenes cardíacas es efectivo para la correcta cuantificación y localización de los patrones y zonas que mantienen la FA. En paralelo, hemos optimizado la regularización de Tikhonov de orden cero actual y la optimización de la curva L para el cálculo de las señales ECGI, investigando cómo el ruido eléctrico y las incertidumbres geométricas influyen en la regularización. A partir de ello, propusimos un nuevo criterio que realza la precisión de las soluciones de ECGI en escenarios con incertidumbre debido a condiciones de señal no ideales. En segundo lugar, en esta tesis doctoral, se han llevado a cabo múltiples análisis relativos a diferentes metodologías de procesado de señales y obtención métricas derivadas del ECGI con el fin de caracterizar mejor el sustrato cardíaco y la actividad reentrante en las señales de ECGI de pacientes con FA. Con el objetivo de obtener una comprensión más profunda de los mecanismos electrofisiológicos subyacentes a la FA, hemos establecido la estrategia de filtrado óptima para extraer patrones reentrantes específicos del paciente y métricas derivadas de señales ECGI. Además, hemos investigado la reproducibilidad de los mapas de reentradas derivados de las señales de ECGI y hemos encontrado su relación con el éxito de la ablación de venas pulmonares (PVI). Nuestros resultados han mostrado que una mayor reproducibilidad en los patrones reentrantes de FA detectados con ECGI está relacionada con el éxito de la PVI, creando una metodología para estratificar a los pacientes con FA antes de los procedimientos de ablación. / [CA] La fibril·lació auricular (FA) és l'arrítmia més prevalent al món i està associada amb una elevada morbiditat, mortalitat i costos sanitaris. Malgrat els avanços en opcions de tractament farmacològic i teràpies d'ablació, el maneig de la FA encara té marge de millora. La imatge electrocardiogràfica (ECGI) s'ha destacat com un prometedor mètode no invasiu per a avaluar l'electrofisiologia cardíaca i guiar les decisions terapèutiques en casos de fibril·lació auricular. No obstant això, l'ECGI s'enfronta a desafiaments com la necessitat de resoldre de manera precisa el denominat problema invers de la electrocardiografia i d'optimitzar la qualitat de les reconstruccions de ECGI. A més, la integració del ECGI en els processos clínics rutinaris continua sent un repte, en gran manera a causa dels costos que suposa la necessitat d'imatges cardíaques. Per això, els objectius principals d'aquesta tesi doctoral són impulsar la tecnologia de l'ECGI mitjançant la determinació dels seus requisits tècnics mínims i la millora de les metodologies existents per obtenir senyals d'ECGI precises. A més, busquem avaluar la capacitat de l'ECGI per quantificar de forma no invasiva la complexitat de la FA. Per a aconseguir aquests objectius, s'han dut a terme diversos estudis al llarg de la tesi, des del perfeccionament de l'ECGI fins a l'avaluació de la FA utilitzant aquesta tecnologia. En primer lloc, hem estudiat els requisits geomètrics i de senyal del problema invers mitjançant l'estudi dels efectes de la densitat de la malla del tors i la distribució d'elèctrodes en la precisió de l'ECGI, el que ha conduït a la identificació del nombre mínim de nodes i la seva distribució en la malla del tors. A més, hem identificat que per obtindre senyals d'ECGI d'alta qualitat, és crucial la correcta disposició dels elèctrodes en la malla del tors reconstruïda. També s'ha definit i avaluat una nova metodologia d'ECGI sense necessitat d'utilitzar tècniques d'imatge cardíaca. Per a això, hem comparat mètriques derivades de l'ECGI calculades amb la geometria original del cor dels pacients amb les mètriques mesurades en diferents geometries cardíaques. Els nostres resultats han mostrat que l'ECGI sense necessitat d'imatges cardíaques és efectiu per a la correcta quantificació i localització dels patrons i zones que mantenen la FA. Paral·lelament, hem optimitzat la regularització de Tikhonov d'ordre zero actual i l'optimització de la corba L per al càlcul de les senyals d'ECGI, investigant com el soroll elèctric i les incerteses geomètriques influeixen en la regularització. Addicionalment, vam proposar un nou criteri que reforça la precisió de les solucions d'ECGI en escenaris amb incertesa degut a condicions de senyal no ideals. En segon lloc, en aquesta tesi doctoral, s'han dut a terme múltiples anàlisis relatius a diferents metodologies de processament de senyals i obtenció de mètriques derivades de l'ECGI amb l'objectiu de caracteritzar millor el substrat cardíac i l'activitat reentrant en les senyals d'ECGI de pacients amb FA. Amb l'objectiu d'obtindre una comprensió més profunda dels mecanismes electrofisiològics subjacents a la FA, hem establert l'estratègia de filtrat òptima per extreure patrons reentrants específics del pacient i mètriques derivades de senyals ECGI. A més, hem investigat la reproductibilitat dels mapes de reentrades derivats de les senyals d'ECGI i hem trobat la seva relació amb l'èxit de l'ablació de venes pulmonars (PVI). Els nostres resultats han mostrat que una major reproductibilitat en els patrons reentrants de FA detectats amb ECGI està relacionada amb l'èxit de la PVI, creant una metodologia per estratificar els pacients amb FA abans dels procediments d'ablació. / [EN] Atrial fibrillation (AF) is the most prevalent arrhythmia in the world and is associated with significant morbidity, mortality, and healthcare costs. Despite advancements in pharmaceutical treatment alternatives and ablation therapy, AF management remains suboptimal. Electrocardiographic Imaging (ECGI) has emerged as a promising non-invasive method for assessing cardiac electrophysiology and guiding therapeutic decisions in atrial fibrillation. However, ECGI faces challenges in dealing with accurately resolving the ill-posed inverse problem of electrocardiography and optimizing the quality of ECGI reconstructions. Additionally, the integration of ECGI into clinical workflows is still a challenge that is hindered by the associated costs arising from the need for cardiac imaging. For this purpose, the main objectives of this PhD thesis are to advance ECGI technology by determining the minimal technical requirements and refining existing methodologies for acquiring accurate ECGI signals. In addition, we aim to assess the capacity of ECGI for noninvasively quantifying AF complexity. To fulfill these objectives, several studies were developed throughout the thesis, advancing from ECGI enhancement to AF evaluation using ECGI. Firstly, geometric and signal requirements of the inverse problem were addressed by studying the effects of torso mesh density and electrode distribution on ECGI accuracy, leading to the identification of the minimal number of nodes and their distribution on the torso mesh. Besides, we identified that the correct location of the electrodes on the reconstructed torso mesh is critical for the accurate ECGI signal obtention. Additionally, a new methodology of imageless ECGI was defined and assessed by comparing ECGI-derived drivers computed with the original heart geometry of the patients to the drivers measured in different heart geometries. Our results showed the ability of imageless ECGI to the correct quantification and location of atrial fibrillation drivers, validating the use of ECGI without the need for cardiac imaging. Also, the current state of-the-art zero-order Tikhonov regularization and L-curve optimization for computing ECGI signals were improved by investigating the impact of electrical noise and geometrical uncertainties on the regularization. We proposed a new criterion that enhances the accuracy and reliability of ECGI solutions in situations with uncertainty from unfavorable signal conditions. Secondly, in this PhD thesis, several analyses, signal processing methodologies, and ECGIderived metrics were investigated to better characterize the cardiac substrate and reentrant activity in ECGI signals from AF patients. With the objective of obtaining a deeper understanding of the electrophysiological mechanisms underlying AF, we established the optimal filtering strategy to extract patient-specific reentrant patterns and derived metrics in ECGI signals. Furthermore, we investigated the reproducibility of the obtained ECGI-reentrant maps and linked them to the success of PVI ablation. Our results showed that higher reproducibility on AF drivers detected with ECGI is linked with the success of PVI, creating a proof-of-concept mechanism for stratifying AF patients prior to ablation procedures. / This work was supported by: Instituto de Salud Carlos III, and Ministerio de Ciencia e Innovación (supported by FEDER Fondo Europeo de Desarrollo Regional DIDIMO PLEC2021- 007614, ESSENCE PID2020-119364RB-I00, and RYC2018- 024346B-750), EIT Health (Activity code SAVE-COR 220385, EIT Health is supported by EIT, a body of the European Union) and Generalitat Valenciana Conselleria d’Educació, Investigació, Cultura i Esport (ACIF/2020/265 and BEFPI/2021/062). / Molero Alabau, R. (2023). Estimation of Atrial Electrical Complexity during Atrial Fibrillation by Solving the Inverse Problem of Electrocardiography [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/199029 / Compendio

[ES] La fibrilación auricular es la arritmia cardíaca más común. Durante la fibrilación auricular, el sustrato auricular sufre una serie de cambios o remodelados a nivel eléctrico y estructural. La remodelación eléctrica se caracteriza por la alteración de una serie de canales iónicos, lo que cambia la morfología del potential de transmembrana conocido como potencial de acción. La remodelación estructural es un proceso complejo que involucra la interacción de varios procesos de señalización, interacción celular y cambios en la matriz extracelular. Durante la remodelación estructural, los fibroblastos que abundan en el tejido cardíaco, comienzan a diferenciarse en miofibroblastos que son los encargados de mantener la estructura de la matriz extracelular depositando colágeno. Además, la señalización paracrina de los miofibroblastos afecta a los canales iónicos de los miocitos circundantes. Se utilizaron modelos computacionales muy detallados a diferentes escalas para estudiar la remodelación estructural inducida a nivel celular y tisular. Se realizó una adaptación de un modelo de fibroblastos humanos a nivel celular para reproducir la electrofisiología de los miofibroblastos durante la fibrilación auricular. Además, se evaluó la exploración de la interacción del calcio en la electrofisiología de los miofibroblastos ajustando el canal de calcio a los datos experimentales. A nivel tisular, se estudió la infiltración de miofibroblastos para cuantificar el aumento de vulnerabilidad a una arritmia cardíaca. Los miofibroblastos cambian la dinámica de la reentrada. Una baja densidad de miofibroblastos permite la propagación a través del área fibrótica y crea puntos de salida de actividad focal y roturas de ondas dentro de esta área. Además, las composiciones de fibrosis juegan un papel clave en la alteración del patrón de propagación. La alteración del patrón de propagación afecta a los electrogramas recogidos en la superficie del tejido. La morfología del electrograma se alteró dependiendo de la disposición y composición del tejido fibrótico. Se combinaron modelos detallados de tejido cardíaco con modelos realistas de los catéteres de mapeo disponibles comercialmente para comprender las señales registradas clínicamente. Se generó un modelo de ruido a partir de señales clínicas para reproducir los artefactos de señal en el modelo. Se utilizaron electrogramas de modelos de dos dominios altamente detallados para entrenar un algoritmo de aprendizaje automático para caracterizar el sustrato fibrótico auricular. Las características que cuantifican la complejidad de las señales fueron extraídas para identificar la densidad fibrótica y la transmuralidad fibrótica. Posteriormente, se generaron mapas de fibrosis utilizando el registro del paciente como prueba de concepto. El mapa de fibrosis proporciona información sobre el sustrato fibrótico sin utilizar un valor único de corte de 0,5 milivoltios. Además, utilizando la medición del flujo de información como la entropía de transferencia combinada con gráficos dirigidos, en este estudio, se siguió la dirección de propagación del frente de onda. La transferencia de entropía con gráficos dirigidos proporciona información crucial durante la electrofisiología para comprender la dinámica de propagación de ondas durante la fibrilación auricular. En conclusión, esta tesis presenta un estudio in silico multiescala que proporciona información sobre los mediadores celulares responsables de la remodelación de la matriz extracelular y su electrofisiología. Además, proporciona una configuración realista para crear datos in silico que pueden ser usados para aplicaciones clínicas y servir de soporte al tratamiento de ablación. / [CA] La fibril·lació auricular és l'arrítmia cardíaca més freqüent, en la qual el substrat auricular patix una sèrie de remodelacions elèctriques i estructurals. La remodelació de tipus elèctric es caracteritza per l'alteració d'un conjunt de canals iònics que modifica la morfologia del voltatge transmembrana, conegut com a potencial d'acció. La remodelació estructural és un fenomen complex que implica la relació entre diversos processos de senyalització, interaccions cel·lulars i canvis en la matriu extracel·lular. Durant la remodelació estructural, els abundants fibroblasts presents en el teixit cardíac comencen a diferenciar-se en miofibroblasts, els quals s'encarreguen de mantenir l'estructura de la matriu extracel·lular dipositant-hi col·lagen. A més, la senyalització paracrina dels miofibroblasts amb els miòcits circumdants també afectarà els canals iònics. Es van utilitzar models computacionals molt detallats a diferents escales per estudiar la remodelació estructural induïda a nivell tissular i cel·lular. Es va fer una adaptació a nivell cel·lular d'un model de fibroblasts humans per reproduir-hi l'electrofisiologia dels miofibroblasts durant la fibril·lació auricular. A més, l'exploració de la interacció del calci amb l'electrofisiologia dels miofibroblasts va ser avaluada mitjançant l'adequació del canal de calci a les dades experimentals. A nivell tissular es va estudiar la infiltració de miofibroblasts per tal de quantificar l'augment de vulnerabilitat que això conferia per patir una arrítmia cardíaca. Els miofibroblasts canvien la dinàmica de la reentrada, i presentar-ne una baixa densitat permet la propagació a través de la zona fibròtica, tot creant punts de sortida d'activitat focal i trencaments d'ones dins d'aquesta àrea. A més, les composicions de fibrosi tenen un paper clau en l'alteració del patró de propagació, afectant els electrogrames recollits en la superfície del teixit. La morfologia dels electrogrames es va veure alterada en funció de la disposició i la composició del teixit fibròtic. Per comprendre els senyals clínicament registrats es van combinar models detallats de teixits cardíacs amb models realistes dels catèters de cartografia disponibles comercialment. Es va generar un model de soroll a partir de senyals clínics per reproduir-hi els artefactes de senyal. Es van utilitzar electrogrames de models de bidominis molt detallats per entrenar un algoritme d'aprenentatge automàtic destinat a caracteritzar el substrat fibròtic auricular. Les característiques que quantifiquen la complexitat dels senyals van ser extretes per identificar la densitat i transmuralitat fibròtica. Posteriorment, es van generar mapes de fibrosi mitjançant la gravació del pacient com a prova de concepte. El mapa de fibrosi proporciona informació sobre el substrat fibròtic sense utilitzar un sol valor de tensió de tall de 0,5 mV. A més, utilitzant la mesura del flux d'informació com l'entropia de transferència combinada amb gràfics dirigits, en aquest estudi es va fer un seguiment de la direcció de propagació de l'ona. L'entropia de transferència amb gràfics dirigits proporciona informació crucial durant l'electrofisiologia per entendre la dinàmica de propagació d'ones durant la fibril·lació auricular. En conclusió, aquesta tesi presenta un estudi multi-escala in silico que proporciona informació sobre els mediadors cel·lulars responsables de la remodelació de la matriu extracel·lular i la seva electrofisiologia. A més, proporciona una configuració realista per crear dades in silico que es poden traduir a aplicacions clíniques que puguen donar suport al tractament de l'ablació. / [EN] Atrial fibrillation is the most common cardiac arrhythmia. During atrial fibrillation, the atrial substrate undergoes a series of electrical and structural remodeling. The electrical remodeling is characterized by the alteration of specific ionic channels, which changes the morphology of the transmembrane voltage known as action potential. Structural remodeling is a complex process involving the interaction of several signalling pathways, cellular interaction, and changes in the extracellular matrix. During structural remodeling, fibroblasts, abundant in the cardiac tissue, start to differentiate into myofibroblasts, which are responsible for maintaining the extracellular matrix structure by depositing collagen. Additionally, myofibroblasts paracrine signalling with surrounding myocytes will also affect ionic channels. Highly detailed computational models at different scales were used to study the effect of structural remodeling induced at the cellular and tissue levels.At the cellular level, a human fibroblast model was adapted to reproduce the myofibroblast electrophsyiology during atrial fibrillation. Additionally, the calcium handling in myofibroblast electrophysiology was assessed by fitting calcium ion channel to experimental data. At the tissue level, myofibroblasts infiltration was studied to quantify the increase of vulnerability to cardiac arrhythmia. Myofibroblasts alter the dynamics of reentry. A low density of myofibroblasts allows the propagation through the fibrotic area and creates focal activity exit points and wave breaks inside this area. Moreover, fibrosis composition plays a key role in the alteration of the propagation pattern. The alteration of the propagation pattern affects the electrograms computed at the surface of the tissue. Electrogram morphology was altered depending on the arrangement and composition of the fibrotic tissue. Detailed cardiac tissue models were combined with realistic models of the commercially available mapping catheters to understand the clinically recorded signals. A noise model from clinical signals was generated to reproduce the signal artifacts in the model. Electrograms from highly detailed bidomain models were used to train a machine learning algorithm to characterize the atrial fibrotic substrate. Features that quantify the complexity of the signals were extracted to identify fibrotic density and fibrotic transmurality. Subsequently, fibrosis maps were generated using patient recordings as a proof of concept. Fibrosis map provides information about the fibrotic substrate without using a single cut-off voltage value of 0.5 mV. Furthermore, in this study, using information theory measurements such as transfer entropy combined with directed graphs, the wave propagation direction was tracked. Transfer entropy with directed graphs provides crucial information during electrophysiology to understand wave propagation dynamics during atrial fibrillation. In conclusion, this thesis presents a multiscale in silico study atrial fibrillation mechanisms providing insight into the cellular mediators responsible for the extracellular matrix remodeling and its electrophysiology. Additionally, it provides a realistic setup to create in silico data that can be translated to clinical applications that could support ablation treatment. / Sánchez Arciniegas, JP. (2021). A Multiscale in Silico Study to Characterize the Atrial Electrical Activity of Patients With Atrial Fibrillation. A Translational Study to Guide Ablation Therapy [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/171456

A análise de sinais provenientes de um eletrocardiograma (ECG) pode ser de grande importância para avaliação do comportamento cardíaco de um paciente. Os sinais de ECG possuem características específicas de acordo com os tipos de arritmias e sua classificação depende da morfologia do sinal. Neste trabalho é considerada uma abordagem híbrida utilizando análise de componentes principais (PCA) e mapas auto-organizáveis (SOM) para classificação de agrupamentos provenientes de arritmias como a taquicardia sinusal e, principalmente, fibrilação atrial. Nesse sentido, O PCA é utilizado como um pré-processador buscando suprimir sinais de atividades ventriculares, de maneira que a atividade atrial presente no ECG seja evidenciada sob a forma das ondas f. A Rede Neural SOM, é usada na classificação dos padrões de fibrilação atrial e seus agrupamentos / A análise de sinais provenientes de um eletrocardiograma (ECG) pode ser de grande importância para avaliação do comportamento cardíaco de um paciente. Os sinais de ECG possuem características específicas de acordo com os tipos de arritmias e sua classificação depende da morfologia do sinal. Neste trabalho é considerada uma abordagem híbrida utilizando análise de componentes principais (PCA) e mapas auto-organizáveis (SOM) para classificação de agrupamentos provenientes de arritmias como a taquicardia sinusal e, principalmente, fibrilação atrial. Nesse sentido, O PCA é utilizado como um pré-processador buscando suprimir sinais de atividades ventriculares, de maneira que a atividade atrial presente no ECG seja evidenciada sob a forma das ondas f. A Rede Neural SOM, é usada na classificação dos padrões de fibrilação atrial e seus agrupamentos

This diploma thesis deals with detection of atrial fibrillation from HRV, classification of Poincare map and in the end the divide into two groups, one with detected atrial fibrillation and one not. The result is the decision on which variables are statistically significant for the identification of atrial fibrillations and which are not, and classification of the ECG signals.

This diploma thesis deals with detection of atrial fibrillation from HRV, classification of Poincare map and in the end the divide into two groups, one with detected atrial fibrillation and one not. The result is the decision on which variables are statistically significant for the identification of atrial fibrillations and which are not, and classification of the ECG signals with Bayes and Lavenberg-Marquardt neural networks. Bayes neural network with 23 neurons in hidden layer is best with F1 measure = 83,6 %, Sensitivity = 88,1 % and Specificity 94,5 %.

[ES] Las arritmias cardíacas son un problema importante para los sistemas de salud en el mundo desarrollado debido a su alta incidencia y prevalencia a medida que la población envejece. La fibrilación auricular (FA) y la fibrilación ventricular (FV) se encuentran entre las arritmias más complejas observadas en la práctica clínica. Las consecuencias clínicas de tales alteraciones arrítmicas incluyen el desarrollo de eventos cardioembólicos complejos en la FA, y repercusiones dramáticas debido a procesos fibrilatorios sostenidos que amenazan la vida infringiendo daño neurológico tras paro cardíaco por FV, y que pueden provocar la muerte súbita cardíaca (MSC). Sin embargo, a pesar de los avances tecnológicos de las últimas décadas, sus mecanismos intrínsecos se comprenden de forma incompleta y, hasta la fecha, las estrategias terapéuticas carecen de una base mecanicista suficiente y poseen bajas tasas de éxito. Entre los mecanismos implicados en la inducción y perpetuación de arritmias cardíacas, como la FA, se cree que las dinámicas de las fuentes focales y reentrantes de alta frecuencia, en sus diferentes modalidades, son las fuentes primarias que mantienen la arritmia. Sin embargo, se sabe poco sobre los atractores, así como, de la dinámica espacio-temporal de tales fuentes fibrilatorias primarias, específicamente, las fuentes focales o rotacionales dominantes que mantienen la arritmia. Por ello, se ha desarrollado una plataforma computacional, para comprender los factores (activos, pasivos y estructurales) determinantes, y moduladores de dicha dinámica. Esto ha permitido establecer un marco para comprender la compleja dinámica de los rotores con énfasis en sus propiedades deterministas para desarrollar herramientas basadas en los mecanismos para ayuda diagnóstica y terapéutica. Comprender los procesos fibrilatorios es clave para desarrollar marcadores y herramientas fisiológica- y clínicamente relevantes para la ayuda de diagnóstico temprano. Específicamente, las propiedades espectrales y de tiempo-frecuencia de los procesos fibrilatorios han demostrado resaltar el comportamiento determinista principal de los mecanismos intrínsecos subyacentes a las arritmias y el impacto de tales eventos arrítmicos. Esto es especialmente relevante para determinar el pronóstico temprano de los supervivientes comatosos después de un paro cardíaco debido a fibrilación ventricular (FV). Las técnicas de mapeo electrofisiológico, el mapeo eléctrico y óptico cardíaco, han demostrado ser recursos muy valiosos para dar forma a nuevas hipótesis y desarrollar nuevos enfoques mecanicistas y estrategias terapéuticas mejoradas. Esta tecnología permite además el trabajo multidisciplinar entre clínicos y bioingenieros, para el desarrollo y validación de dispositivos y metodologías para identificar biomarcadores multi-dominio que permitan rastrear con precisión la dinámica de las arritmias identificando fuentes dominantes y atractores con alta precisión para ser dianas de estrategias terapeúticas innovadoras. Es por ello que uno de los objetivos fundamentales ha sido la implantación y validación de nuevos sistemas de mapeo en distintas configuraciones que sirvan de plataforma de desarrollo de nuevas estrategias terapeúticas. Aunque el mapeo panorámico es el método principal y más completo para rastrear simultáneamente biomarcadores electrofisiológicos, su adopción por la comunidad científica es limitada principalmente debido al coste elevado de la tecnología. Aprovechando los avances tecnológicos recientes, nos hemos enfocado en desarrollar, y validar, sistemas de mapeo óptico de alta resolución para registro panorámico cardíaco, utilizando modelos clínicamente relevantes para la investigación básica y la bioingeniería. / [CA] Les arítmies cardíaques són un problema important per als sistemes de salut del món desenvolupat a causa de la seva alta incidència i prevalença a mesura que la població envelleix. La fibril·lació auricular (FA) i la fibril·lació ventricular (FV), es troben entre les arítmies més complexes observades a la pràctica clínica. Les conseqüències clíniques d'aquests trastorns arítmics inclouen el desenvolupament d'esdeveniments cardioembòlics complexos en FA i repercussions dramàtiques a causa de processos fibril·latoris sostinguts que posen en perill la vida amb danys neurològics posteriors a la FV, que condueixen a una aturada cardíaca i a la mort cardíaca sobtada (SCD). Tanmateix, malgrat els avanços tecnològics de les darreres dècades, els seus mecanismes intrínsecs s'entenen de forma incompleta i, fins a la data, les estratègies terapèutiques no tenen una base mecanicista suficient i tenen baixes taxes d'èxit. La majoria dels avenços en el desenvolupament de biomarcadors òptims i noves estratègies terapèutiques en aquest camp provenen de tècniques valuoses en la investigació de mecanismes d'arítmia. Entre els mecanismes implicats en la inducció i perpetuació de les arítmies cardíaques, es creu que les fonts primàries subjacents a l'arítmia són les fonts focals reingressants d'alta freqüència dinàmica i AF, en les seves diferents modalitats. Tot i això, se sap poc sobre els atractors i la dinàmica espaciotemporal d'aquestes fonts primàries fibril·ladores, específicament les fonts rotacionals o focals dominants que mantenen l'arítmia. Per tant, s'ha desenvolupat una plataforma computacional per entendre determinants actius, passius, estructurals i moduladors d'aquestes dinàmiques. Això va permetre establir un marc per entendre la complexa dinàmica multidomini dels rotors amb ènfasi en les seves propietats deterministes per desenvolupar enfocaments mecanicistes per a l'ajuda i la teràpia diagnòstiques. La comprensió dels processos fibril·latoris és clau per desenvolupar puntuacions i eines rellevants fisiològicament i clínicament per ajudar al diagnòstic precoç. Concretament, les propietats espectrals i de temps-freqüència dels processos fibril·latoris han demostrat destacar un comportament determinista important dels mecanismes intrínsecs subjacents a les arítmies i l'impacte d'aquests esdeveniments arítmics. Mitjançant coneixements previs, processament de senyals, tècniques d'aprenentatge automàtic i anàlisi de dades, es va desenvolupar una puntuació de risc mecanicista a la aturada cardíaca per FV. Les tècniques de cartografia òptica cardíaca i electrofisiològica han demostrat ser recursos inestimables per donar forma a noves hipòtesis i desenvolupar nous enfocaments mecanicistes i estratègies terapèutiques. Aquesta tecnologia ha permès durant molts anys provar noves estratègies terapèutiques farmacològiques o ablatives i desenvolupar mètodes multidominis per fer un seguiment precís de la dinàmica d'arrímies que identifica fonts i atractors dominants. Tot i que el mapatge panoràmic és el mètode principal per al seguiment simultani de paràmetres electrofisiològics, la seva adopció per part de la comunitat multidisciplinària d'investigació cardiovascular està limitada principalment pel cost de la tecnologia. Aprofitant els avenços tecnològics recents, ens centrem en el desenvolupament i la validació de sistemes de mapes òptics de baix cost per a imatges panoràmiques mitjançant models clínicament rellevants per a la investigació bàsica i la bioenginyeria. / [EN] Cardiac arrhythmias are a major problem for health systems in the developed world due to their high incidence and prevalence as the population ages. Atrial fibrillation (AF) and ventricular fibrillation (VF), are amongst the most complex arrhythmias seen in the clinical practice. Clinical consequences of such arrhythmic disturbances include developing complex cardio-embolic events in AF, and dramatic repercussions due to sustained life-threatening fibrillatory processes with subsequent neurological damage under VF, leading to cardiac arrest and sudden cardiac death (SCD). However, despite the technological advances in the last decades, their intrinsic mechanisms are incompletely understood, and, to date, therapeutic strategies lack of sufficient mechanistic basis and have low success rates. Most of the progress for developing optimal biomarkers and novel therapeutic strategies in this field has come from valuable techniques in the research of arrhythmia mechanisms. Amongst the mechanisms involved in the induction and perpetuation of cardiac arrhythmias such AF, dynamic high-frequency re-entrant and focal sources, in its different modalities, are thought to be the primary sources underlying the arrhythmia. However, little is known about the attractors and spatiotemporal dynamics of such fibrillatory primary sources, specifically dominant rotational or focal sources maintaining the arrhythmia. Therefore, a computational platform for understanding active, passive and structural determinants, and modulators of such dynamics was developed. This allowed stablishing a framework for understanding the complex multidomain dynamics of rotors with enphasis in their deterministic properties to develop mechanistic approaches for diagnostic aid and therapy. Understanding fibrillatory processes is key to develop physiologically and clinically relevant scores and tools for early diagnostic aid. Specifically, spectral and time-frequency properties of fibrillatory processes have shown to highlight major deterministic behaviour of intrinsic mechanisms underlying the arrhythmias and the impact of such arrhythmic events. Using prior knowledge, signal processing, machine learning techniques and data analytics, we aimed at developing a reliable mechanistic risk-score for comatose survivors of cardiac arrest due to VF. Cardiac optical mapping and electrophysiological mapping techniques have shown to be unvaluable resources to shape new hypotheses and develop novel mechanistic approaches and therapeutic strategies. This technology has allowed for many years testing new pharmacological or ablative therapeutic strategies, and developing multidomain methods to accurately track arrhymia dynamics identigying dominant sources and attractors. Even though, panoramic mapping is the primary method for simultaneously tracking electrophysiological parameters, its adoption by the multidisciplinary cardiovascular research community is limited mainly due to the cost of the technology. Taking advantage of recent technological advances, we focus on developing and validating low-cost optical mapping systems for panoramic imaging using clinically relevant models for basic research and bioengineering. / Calvo Saiz, CJ. (2022). Novel Cardiac Mapping Approaches and Multimodal Techniques to Unravel Multidomain Dynamics of Complex Arrhythmias Towards a Framework for Translational Mechanistic-Based Therapeutic Strategies [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/182329