心房颤动（AF）是一种复杂的心脏节律紊乱，深深植根于分子、细胞和器官水平网络的复杂相互作用。近期的进展强调了理解AF不仅是一种局部电干扰，更是多尺度生理网络（涵盖电生理、结构、自主神经和器官间连接）的一种涌现特性。尽管认识不断加深，但AF仍然是导致发病的主要原因，因为它与中风和心力衰竭风险增加有关，而其起始、维持和复发的机制仍在引发争论。研究指出，技术创新——包括信号处理、人工智能、计算建模与仿真，以及脉冲电场消融等新型能量方式——已显著影响导管治疗，并提升了我们标测和修改复杂心律失常网络的能力。然而，这些技术在网络生理学框架内的整合，以及它们重塑个性化和系统级消融策略的潜力，尚未得到充分探索。
本研究主题旨在阐明心房颤动（AF）消融背景下网络生理学与技术进步的交汇点。我们寻求揭示新兴计算和分析方法如何加深我们对AF动力学的理解，并将这些见解转化为创新的治疗方法。
核心目标包括：阐明复杂信号分析和AI驱动标测或消融的影响；识别和靶向肺静脉以外的位点；探索用于个性化干预的数字孪生和模拟平台；评估AF心房对多种能量源和消融方式的反应。
为了进一步收集关于AF消融技术的网络生理学边界和影响，我们欢迎涉及以下主题（但不限于）的文章：
• AF电生理机制的多尺度网络分析
• 整合AI和高级信号处理以解码心律失常网络
• 用于个性化消融策略的数字孪生和计算模拟
• 新型能源（如脉冲电场消融）对心脏动力学的影响
• 在AF期间心脏、自主神经和全身生理网络之间的相互作用及其对消融的影响
• 临床和临床前环境中的实时干预和监测方法
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