Modèles stochastiques directes et inverse en électrophysiologie cardiaque
Porteurs du projet
- Mourad Bellasoued, Université de Tunis El Manar, Tunisie
- Mostafa Bendahmane, équipe CARMEN, Inria Bordeaux- Sud-Ouest
Résumé
En électrocardiographie, le problème inverse est souvent résolu en utilisant des modèles déterministes quasi-statiques . Ces modèles ne prennent pas en compte la dynamique cardiaque dans le temps, les bruits des canaux ioniques et les perturbations aléatoires externes agissant sur le torse. Des études numériques récentes ont montré l’intérêt du caractère aléatoire dans la modélisation cardiaque. Dans certains cas, les équations déterministes donnent des résultats qualitativement incorrects comparés aux observations physiologiques. Par conséquent, il est important de quantifier la nature du bruit et de choisir un modèle approprié intégrant l’aspect aléatoire. Dans notre projet, nous étudions un problème inverse gouverné par des équations stochastiques de type monodomaine ou bidomaine. Nous utiliserons ces nouveaux modèles stochastiques pour améliorer la reconstruction non invasive de l’activité électrique dans le coeur. Nous réaliserons des expériences numériques représentant l’effet de la dynamique cardiaque stochastique sur les solutions inverses. De plus, nous étudierons le résultat de stabilité des conductivités du modèle bidomaine stochastique. Nous allons également formuler et résoudre numériquement le problème d’estimation de paramètres dans le modèle stochastique.
Mots clés : électrocardiographie, problème inverse, modèle bidomain stochastique, estimation de paramètres, modélisation cardiaque
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