Abstract: A. Baher, B. Buck, M. Fanarjian, J. P. Mounsey, A. Gehi, E. Chung, F. G. Akar, C. L. Webber, Jr., J. G. Akar, J. P. Hummel (2019)

Journal of Cardiovascular Electrophysiology, 30(11), 2229–2238p. (2019) DOI:10.1111/jce.14161

Recurrence quantification analysis of complex-fractionated electrograms differentiates active and passive sites during atrial fibrillation

Objectives To differentiate electrograms representing sites of active atrial fibrillation (AF) drivers from passive ones. Background Ablation of complex-fractionated atrial electrograms (CFAEs) is controversial due to difficulty in distinguishing CFAEs representing sites of active AF drivers from passive mechanisms. We hypothesized that active CFAE sites exhibit repetitive wavefront directionality, thereby inscribing an electrogram conformation (Egm-C) that is more recurrent compared with passive CFAE sites; and that can be differentiated from passive CFAEs using nonlinear recurrence quantification analysis (RQA). Methods We developed multiple computer models of active CFAE mechanisms (ie, rotors) and passive CFAE mechanisms (ie, wavebreak, slow conduction, and double potentials). CFAE signals were converted into discrete time-series representing Egm-C. The RQA algorithm was used to compare signals derived from active CFAE sites to those from passive CFAEs sites. The RQA algorithm was then applied to human CFAE signals collected during AF ablation (n

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