基于深度学习方法的心电逆问题研究

发布时间：2021-11-17 06:12

　　心血管疾病是当今威胁人类身体健康的重要疾病之一。表现为心脏表面跨膜电位变化的心脏电活动是心血管疾病的重要表征,其特定信号和异常活动的发现和定位对心脏疾病的发现及治疗有着重要的作用。然而,由于现有的心脏表面电位检测手段或者基于临床经验,或者需要对病人的身体造成创伤,因此可以无创和定量地重建心脏表面电活动的心电逆问题的研究具有广泛且重要的意义。心电逆问题的研究目标在于根据人体表面检测到的电位信息,通过分析人体心脏-胸腔物理几何模型,建立心脏表面电位和体表电位的联系,从而定量地重建心脏表面电位信息。由于构建人体模型所带来的不适定性以及心脏节点电位的复杂性,输入的体表电位值中存在的微小噪声都会对最后的重建结果产生极大的影响。本文针对心电逆问题做了以下几项工作:首先,本文采用了ADMM算法作为求解心电逆问题的基础算法模型,既保证了结果的收敛性,又可以在确定正则化参数的情况下通过多次迭代来得到相对精确的结果。为了避免传统正则化方法中复杂并且错误率较高的L-curve选取正则化参数方法,论文将ADMM算法与深度学习方法相结合,将其迭代过程构建为神经网络架构,提出了新的ADMM-net方法来求解心电逆... 

【文章来源】：厦门大学福建省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：84 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２．２－２心电逆问题求解框架图??

图２．２－丨柯西问题的几何表示??

图２．２－３心电逆１４题心脏？体表偏心球模型??


本文编号：3500360