一种基于卷积神经网络的心脏电功能成像方法技术

本发明专利技术公开了一种基于卷积神经网络的心脏电功能成像方法，其根据医学影像仪器获取的心脏和躯干的解剖几何信息以及躯干容积导体的电磁特性，建立人体的心脏‑躯干模型；通过心脏表面源方法仿真计算得到心外膜电位分布数据和体表电位分布数据用以作为卷积神经网络的训练样本和测试样本；使用训练样本对卷积神经网络进行训练建立回归模型，使用随机梯度下降算法对模型参数进行优化，测试样本用来验证模型精度；根据训练好的模型，由体表电位分布数据重构得到心外膜电位分布从而实现心脏电功能成像的检测。本发明专利技术的优点是可快速、鲁棒、高精度地重构心外膜电位分布，实现心脏电功能成像快速检测。

【技术实现步骤摘要】
一种基于卷积神经网络的心脏电功能成像方法
本专利技术属于心脏电功能成像
，具体涉及一种基于卷积神经网络的心脏电功能成像方法。
技术介绍
心血管疾病是导致心脏骤停的主要原因，其中最常见的就是心律失常，它使得心脏跳动失去同步性而易导致猝死。如果在心律失常后没有及时快速实施除颤或心肺复苏，死亡可能随时降临；然而有一些患者猝死前并未出现任何心脏疾病先兆和症状，因此准确识别和定位心律失常在预防猝死的过程中是至关重要的，研究出一种无创的心脏电功能成像方法对此无疑是意义重大，这种形式的成像能够快速准确地识别出那些处于心律失常危险中的人群，及时做好预防准备。如上所述，心律失常是导致患者死亡的一个重要原因，对于心律失常的诊断和治疗的重要性不言而喻。常规的诊断技术，如标准的12导联心电图(ECG)是心脏电活动在体表的低分辨率投影，由于心电图是通过捕获躯体表面上和能够达到躯体表面的心脏搏动信息，所以只能提供心脏电活动整体的反映。体表电位分布图是比心电图更高分辨率的心电活动投影，但仍然不能反映出心脏源的电活动，而且体表电位图也没有足够的分辨率来反映心脏内局部事件的过程。因此，如果我们能够有获取心脏外膜本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于卷积神经网络的心脏电功能成像方法，包括如下步骤：(1)根据医学影像仪器获取的心脏与躯干的解剖几何信息以及躯干容积导体的电磁特性，通过三角形网格化划分建立人体的心脏‑躯干模型；(2)通过心脏表面源方法仿真计算得到一个兴奋传导周期的心外膜电位分布数据，并对其进行采样得到多个心外膜电位分布样本；(3)将所述心外膜电位分布样本逐个输入至心脏‑躯干模型中得到对应的体表电位分布样本；(4)利用所述体表电位分布样本对卷积神经网络进行训练，得到能够反问题重构出心外膜电位分布的回归模型，并利用该回归模型实现心脏电功能成像。

【技术特征摘要】
1.一种基于卷积神经网络的心脏电功能成像方法，包括如下步骤：(1)根据医学影像仪器获取的心脏与躯干的解剖几何信息以及躯干容积导体的电磁特性，通过三角形网格化划分建立人体的心脏-躯干模型；(2)通过心脏表面源方法仿真计算得到一个兴奋传导周期的心外膜电位分布数据，并对其进行采样得到多个心外膜电位分布样本；(3)将所述心外膜电位分布样本逐个输入至心脏-躯干模型中得到对应的体表电位分布样本；(4)利用所述体表电位分布样本对卷积神经网络进行训练，得到能够反问题重构出心外膜电位分布的回归模型，并利用该回归模型实现心脏电功能成像。2.根据权利要求1所述的心脏电功能成像方法，其特征在于：所述步骤(1)中建立得到的心脏-躯干模型包含了心外膜电位与体表电位之间的传递矩阵，利用该传递矩阵即可通过心外膜电位正问题求解出体表电位。3.根据权利要求1所述的心脏电功能成像方法，其特征在于：所述步骤(2)中根据心脏细胞的动作电位类型和兴奋时序分布求解出心脏细胞的跨膜动作电位，基于封闭的心脏表面根据心脏表面源方法确定跨膜动作电位与心...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋明峰，贺高，吴龙，郑钧褒，杨晓城，
申请(专利权)人：浙江理工大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33