Dynamics of cardiac electrophysiology models

Abstract

Cardiac arrhythmias are a widespread disease in the developed world, especially in the elderly population, and a leading cause of death. Their origin is very complex and difficult to predict. The causes of this disease are various. Irregular propagation of control signals in heart tissue can occur due to scarring of heart tissue after a heart attack, clogging of arteries in the heart, infection with COVID-19, etc. This work analyses the dynamic properties of cardiac electrophysiology and their changes during the pathophysiological propagation of electrical signals in the heart. Using nonlinear analysis of mathematical models of heart cells are found combinations of stimulation frequencies and amplitudes, at which chaotic responses of cardiac electrophysiology occur. Furthermore, the possibilities of using artificial intelligence to detect dangerous sites based on the spatial arrangement of scars in the heart are presented.

Srdeční arytmie jsou ve vyspělém světě rozšířeným onemocněním, zejména u starší populace, a hlavní příčinou úmrtí. Jejich původ je velmi složitý a těžko předvídatelný. Příčiny tohoto onemocnění jsou různé. K nepravidelnému šíření řídících signálů v srdeční tkáni může dojít v důsledku zjizvení srdeční tkáně po infarktu, ucpání tepen v srdci, infekce COVID-19 atd. V této práci jsou analyzovány dynamické vlastnosti srdeční elektrofyziologie a jejich změny při patofyziologickém šíření elektrických signálů v srdci. Nelineární analýzou matematických modelů srdečních buněk jsou nalezeny kombinace stimulačních frekvencí a amplitud, při kterých dochází k chaotických odpovědím srdeční elektrofyziologie. Dále jsou prezentovány možnosti využití umělé inteligence k detekci nebezpečných míst na základě prostorového uspořádání jizev v srdci.