Daves Marcio Silva Martins
Resumo
A modelagem computacional é uma poderosa ferramenta para investigar e compreender o complexo processo biofísico acerca da eletrofisiologia do coração. Entretanto, as simulações cardíacas são computacionalmente custosas, em especial com relação à utilização de memória e aos longos tempos de execução. Este custo tem historicamente limitado o uso dessa ferramenta ao chamado problema direto. Neste trabalho, através de técnicas de computação paralela, algoritmos genéticos e modelagem do coração propõe-se a resolução de um problema inverso associado à eletrofisiologia cardíaca. O objetivo é estimar valores de condutividade elétrica do tecido cardíaco, tomando como conhecidas algumas informações elétrica a respeito do coração. Este é um problema de interesse visto que em muitas patologias cardíacas estes valores apresentam alterações significativas. Os resultados em um pequeno cluster de sete computadores sugerem um método promissor. Porem, ainda é necessário continuar com a pesquisa, o desenvolvimento e a validação desta metodologia para viabilizá-la como solução para problemas inversos de maior interesse médico-científico.
Abstract
Computational modeling is a powerful tool that provides a better understanding of the biophysical processes involved in cardiac electrophysiology. However, heart simulations are computationally expensive, especially regarding the use of memory and at the long execution times. This cost has limited the use of cardiac modeling to the resolution of direct problems. In this work, using parallel computing, genetic algorithms and heart modeling we investigate the solution of an inverse problem associated to cardiac electrophysiology. The goal is to estimate values for the electrical conductivity of cardiac tissue, taking as known some information concerning the electrical activity of the heart. This is a problem of interest since in many cardiac pathologies these values present significant alterations. The results in a small cluster of seven computers suggest a promising method. However, further research, development and validation of the proposed methodology are necessary in order to address inverse problems of higher clinical-scientific interest.
