193.174.19.232Abstract: T. P. Almeida, D. C. Soriano, M. Mase, F. Ravelli, A. S. Bezerra, X. Li, G. S. Chu, J. Salinet, P. J. Stafford, G. A. Ng, F. S. Schlindwein, T. Yoneyama (2021)

IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 68(4), 1131–1141p. (2021) DOI:10.1109/TBME.2020.3021480

Unsupervised Classification of Atrial Electrograms for Electroanatomic Mapping of Human Persistent Atrial Fibrillation

T. P. Almeida, D. C. Soriano, M. Mase, F. Ravelli, A. S. Bezerra, X. Li, G. S. Chu, J. Salinet, P. J. Stafford, G. A. Ng, F. S. Schlindwein, T. Yoneyama

Objective: Ablation treatment for persistent atrial fibrillation (persAF) remains challenging due to the absence of a `ground truth' for atrial substrate characterization and the presence of multiple mechanisms driving the arrhythmia. We implemented an unsupervised classification to identify clusters of atrial electrograms (AEGs) with similar patterns, which were then validated by AEG-derived markers. Methods: 956 bipolar AEGs were collected from 11 persAF patients. CARTO variables (Biosense Webster; ICL, ACI and SCI) were used to create a 3D space, and subsequently used to perform an unsupervised classification with k-means. The characteristics of the identified groups were investigated using nine AEG-derived markers: sample entropy (SampEn), dominant frequency, organization index (OI), determinism, laminarity, recurrence rate (RR), peak-to-peak (PP) amplitude, cycle length (CL), and wave similarity (WS). Results: Five AEG classes with distinct characteristics were identified (F

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