Optimierung des Suchalgorithmus zur Bestimmung der effektiven Refraktärzeit im Rahmen des PEERP Protokolls

Research topic/area

Computermodelle des Herzens

Type of thesis

Bachelor / Master

Start time

-

Application deadline

30.09.2026

Duration of the thesis

-

Description

Vorhofflimmern gehört zu den häufigsten Herzrhythmusstörungen weltweit. Personalisierte digitale Zwillinge ermöglichen die Untersuchung der zugrundeliegenden Mechanismen sowie die Evaluation möglicher Ther- apieansätze. Ein etabliertes Verfahren zur vergleichenden Bewertung verschiedener Modelle ist die Bes- timmung der Vorhofflimmer-Vulnerabilität (AF-Vulnerabilität). Dabei wird für definierte Stimulationspunkte im Vorhof erfasst, an wie vielen Punkten durch elektrische Stimulation Vorhofflimmern ausgelöst werden kann. Protokol und Timing der Stimulation sind hierbei entscheidend für die Vergleichbarkeit zwischen Modellen. Ein standardisiertes Vorgehen zur Induktion von Vorhofflimmer-Episoden stellt das PEERP-Protokoll (Pacing at the End of the Effective Refractory Period) dar. Dessen Genauigkeit hängt jedoch maßgeblich von der exakten Bestimmung der effektiven Refraktärperiode (ERP) ab. Diese wird innerhalb eines vorgegebenen Zeitfensters mittels Intervallhalbierung (O(log(n)) Schritte, n = initiale Fenstergröße) ermittelt. Jeder Halbierungsschritt benötigt eine elektrophysiologische Simulation auf Hochleistungsrechnern. Daher ist die Minimierung der Simulationsschritte essenziell, um die Effizienz des Protokolls zu optimieren.

Projekt
Das Ziel dieses Projekts besteht in der Optimierung des initialen Intervallhalbierungsverfahrens zur Bes- timmung der effektiven Refraktärperiode (ERP). Dazu werden zunächst bestehende Ansätze systematisch analysiert, bevor darauf aufbauend eigene Methoden entwickelt werden. Die Evaluation erfolgt anhand eines bereits verfügbaren Datensatzes.
Referenz
L. Azzolin et al., “A Reproducible Protocol to Assess Arrhythmia Vulnerability in silico: Pacing at the End of the Effective Refractory Period,” Front. Physiol., Jan. 2021, doi: 10.3389/fphys.2021.656411.

Requirement

Requirements for students

• Programmierkenntnisse (in Python) sind von Vorteil aber nicht vorrausgesetzt.

Faculty departments

• Engineering sciences
  Biological engineering
  Electrical engineering & information technologies
  Informatics
  Biomedical Engineering
  Computer Science
  Electrical Engineering and Information Technology
  Medical technology

Supervision

Title, first name, last name

M.Sc. Pascal Maierhofer

Organizational unit

Institut für Biomedizinische Technik

Email address

Pascal.Maierhofer@kit.edu

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Website

Application via email

Application documents

• Cover letter

E-Mail Address for application
Senden Sie die oben genannten Bewerbungsunterlagen bitte per Mail an Pascal.Maierhofer@kit.edu


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