使用虚拟3D心来打击心房颤动

虚拟三维心脏利用人工智能更好地治疗心脏病患者。

资料来源：奥克兰大学

纪尧·赵博士和他的国际团队制定了一个非常“智能”的机器学习算法，别名atrianet，可以同时利用全身MRI扫描的本地和全球信息，以准确地重建和可视化3D的心房几何形状。Atrianet是使用154三维，对比度增强的MRI开发的，（世界上种类的最大数据集），从其他人体中分离房间。Atrianet可以在个人计算机上运行，​​并在从任何新患者MRI的一分钟内生产3D虚拟心，高精度为94％。

“这种先进的机器学习算法比任何其他方法更快，更准确，”赵博士说。它将帮助医生通过在一分钟内创建3D虚拟心脏来确定心脏的上室（Atria）中的患病组织的精确位置。“目前的临床治疗是不令人满意的，主要是由于对直接维持AF的人类心房组织缺乏了解，”赵博士说。“这是对心房颤动患者的消融治疗过程中改善临床诊断，患者分层和临床指导的一个非常重要的一步。”

心房颤动导致心率不规则和快速。它是最常见的持续性心律不齐。目前，新西兰40岁及以上的人口中有25%的人一生中都会经历心房颤动。“患有心房颤动，我们的心脏不能正常、有效地跳动。相反，它会颤抖，损害心脏收缩和向全身泵血的正常功能。”赵博士说。“更重要的是，房颤会导致严重的后果，包括心脏衰竭的风险增加三倍，中风的风险增加五倍。在新西兰，每年有超过7000人中风，在60岁以上的老年人中，五分之一的中风是由房颤引起的。”