M.Sc. Christian Götz

B.Sc. Nico Schramm

Motivation
Mehr als 50 Millionen Menschen weltweit sind von Vorhofflimmern betroffen, der häufigsten anhaltenden Arrhythmie, die mit einem erhöhten Risiko für Schlaganfälle und Herzinsuffizienz einhergeht. Aktuelle Behandlungsstrategien folgen weitgehend einem „One-size-fits-all“ Ansatz und erzielen nur begrenzte Erfolgsraten, was die Notwendigkeit personalisierter Therapieoptionen unterstreicht. Um lokale Analysen erkrankten Gewebes zu ermöglichen sowie die Planung und den Vergleich von Behandlungsstrategien zwischen Patienten, Bildgebungsmodalitäten und klinische Zentren zu erleichtern, wird ein einheitliches Referenzsystem benötigt.
Das klinische Konsenspapier zur standardisierten biatrialen Regionalisierung der European Heart Rhythm Association (EHRA) und der European Association of Cardiovascular Imaging (EACVI) stellt einen wichtigen Schritt in diese Richtung dar [1]. Darauf aufbauend haben wir einen Algorithmus entwickelt, der diese standardisierte Regionalisierung automatisch auf beliebige biatriale Geometrien anwendet, wodurch die Variabilität zwischen Anwendern reduziert und konsistente, regionale quantitative Vergleiche ermöglicht werden [2].
Während diese Fortschritte auf einer diskreten Regionalisierung der Vorhöfe basieren, würde eine kontinuierliche Parametrisierung – wie das in [3] vorgestellte universelle atriale Koordinatensystem – im Einklang mit dem EHRA/EACVI-Konsens zusätzliche Vorteile bieten. Dies gewährleistet eine konsistente Ausrichtung der Koordinaten an anatomischen Regionen über verschiedene Geometrien hinweg, stellt eine klare, koordinatenbasierte Sprache zur räumlichen Beschreibung bereit und ermöglicht die Übertragung von Daten zwischen unterschiedlichen Geometrien. Da nun ein neuer Standard für die atriale Regionalisierung etabliert ist, jedoch noch keine entsprechend abgestimmte kontinuierliche Parametrisierung existiert, bietet diese Arbeit die Möglichkeit, ein Koordinatensystem mit großem Potenzial für eine breite Anwendung in der zukünftigen Forschung zu entwickeln.
 

[1] Althoff, T.F., Anderson, R.H., Goetz, C. et al. 2025. Europace 27. doi.org/10.1093/europace/euaf134
[2] Goetz, C. et al. 2024. Computing in Cardiology Conference 2024. doi.org/10.22489/CinC.2024.316
[3] Roney, C. et al. 2019. Medical Image Analysis 55. doi.org/10.1016/j.media.2019.04.004