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卷积神经网络在心电逆问题中的应用
被引量：
2
1
作者
贺高
蒋明峰
+1 位作者
郑俊褒
龚莹岚
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第1期123-127,265,共6页
基于横跨膜电位分布的心电逆问题研究,即从身体表面电位无创重建心脏跨膜电位,可视为一种多输入多输出的回归问题(亦即多个体表电位分布输入重构多个心脏跨膜电位分布输出),而基于数据驱动的机器学习模型是解决回归问题的一种有效手段...
基于横跨膜电位分布的心电逆问题研究,即从身体表面电位无创重建心脏跨膜电位,可视为一种多输入多输出的回归问题(亦即多个体表电位分布输入重构多个心脏跨膜电位分布输出),而基于数据驱动的机器学习模型是解决回归问题的一种有效手段。通过使用深度卷动神经网络(CNN)构建深度学习模型,使用Caffe框架训练神经网络;此外,基于真实的心脏模型,使用ECGSim软件仿真了肯特束综合症心室激活情况的数据,用于训练和测试回归模型。实验结果表明,与极限学习机(ELM)和核化的极限学习机相比,CNN方法在心脏跨膜电位重构方面有更高的精度和泛化性能。
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关键词
卷积神经网络(CNN)
极限学习机(ELM)
心电逆问题
心肌跨膜电位
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职称材料
基于正向模型仿真的心室异位起搏点定位
2
作者
许亮
孙中伟
彭屹
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第3期377-385,共9页
减少导管射频消融术中心室异位起搏点的定位时间,可减少射线暴露时间并降低导管术中血栓发生的风险。采用基于虚拟人所构建的高精度的全心脏模型,探讨以多次正向仿真以求解逆问题的方法,对异位起搏点的定位问题进行仿真研究。以心内膜...
减少导管射频消融术中心室异位起搏点的定位时间,可减少射线暴露时间并降低导管术中血栓发生的风险。采用基于虚拟人所构建的高精度的全心脏模型,探讨以多次正向仿真以求解逆问题的方法,对异位起搏点的定位问题进行仿真研究。以心内膜某片区域为例,设定不同位置异位起搏点,研究其位置和异常的体表电位标测图(BSPM)之QRS等积分图之间的关系;构建神经网络并进行泛化能力和人为加噪情况下的稳定性测试。神经网络对异位起搏点分区初步定位的精度达10 mm×5 mm,准确率为25/31(不加噪声)和23/31(信噪比2 dB)。在此基础上,提出使用神经网络算法对异位起搏点初步定位,并通过BSPM误差相似度的定量分析,指导消融术中导管移动方向进行更加精细定位的方案。所提出的方法可有效克服单纯数学求解逆问题中的病态特性,同时显著减小了计算量,为进一步的深入研究提供了有益的思路和研究基础。
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关键词
全心模型
心电逆问题
导管射频消融术
神经网络
心室异位起搏点
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职称材料
题名
卷积神经网络在心电逆问题中的应用
被引量：
2
1
作者
贺高
蒋明峰
郑俊褒
龚莹岚
机构
浙江理工大学信息学院
浙江大学生物医学工程系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第1期123-127,265,共6页
基金
国家自然科学基金(No.61672466)
浙江省自然科学基金(No.LY14F01022
+2 种基金
No.Y17H180022)
浙江省科技厅公益项目(No.2015C31075)
浙江理工大学521人才培养计划
文摘
基于横跨膜电位分布的心电逆问题研究,即从身体表面电位无创重建心脏跨膜电位,可视为一种多输入多输出的回归问题(亦即多个体表电位分布输入重构多个心脏跨膜电位分布输出),而基于数据驱动的机器学习模型是解决回归问题的一种有效手段。通过使用深度卷动神经网络(CNN)构建深度学习模型,使用Caffe框架训练神经网络;此外,基于真实的心脏模型,使用ECGSim软件仿真了肯特束综合症心室激活情况的数据,用于训练和测试回归模型。实验结果表明,与极限学习机(ELM)和核化的极限学习机相比,CNN方法在心脏跨膜电位重构方面有更高的精度和泛化性能。
关键词
卷积神经网络(CNN)
极限学习机(ELM)
心电逆问题
心肌跨膜电位
Keywords
Convolution
Neural
Network(CNN)
Extreme
Learning
Machine(ELM)
ecg
inverse
problem
cardiac
trans-membrane
potentials
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于正向模型仿真的心室异位起搏点定位
2
作者
许亮
孙中伟
彭屹
机构
中国医学科学院基础医学研究所北京协和医学院基础学院
中国医学科学院北京协和医学院阜外心血管病医院
出处
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第3期377-385,共9页
文摘
减少导管射频消融术中心室异位起搏点的定位时间,可减少射线暴露时间并降低导管术中血栓发生的风险。采用基于虚拟人所构建的高精度的全心脏模型,探讨以多次正向仿真以求解逆问题的方法,对异位起搏点的定位问题进行仿真研究。以心内膜某片区域为例,设定不同位置异位起搏点,研究其位置和异常的体表电位标测图(BSPM)之QRS等积分图之间的关系;构建神经网络并进行泛化能力和人为加噪情况下的稳定性测试。神经网络对异位起搏点分区初步定位的精度达10 mm×5 mm,准确率为25/31(不加噪声)和23/31(信噪比2 dB)。在此基础上,提出使用神经网络算法对异位起搏点初步定位,并通过BSPM误差相似度的定量分析,指导消融术中导管移动方向进行更加精细定位的方案。所提出的方法可有效克服单纯数学求解逆问题中的病态特性,同时显著减小了计算量,为进一步的深入研究提供了有益的思路和研究基础。
关键词
全心模型
心电逆问题
导管射频消融术
神经网络
心室异位起搏点
Keywords
whole
heart
model
the
ecg
inverse
problem
radiofrequency
catheter
ablation
（RFCA）
artificial
neural
network
ventricular
ectopic
pacemaker
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
卷积神经网络在心电逆问题中的应用
贺高
蒋明峰
郑俊褒
龚莹岚
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019
2
下载PDF
职称材料
2
基于正向模型仿真的心室异位起搏点定位
许亮
孙中伟
彭屹
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
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参考文献
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