夏灵[1]1995年在《基于心电仿真模型参数解的心电逆问题研究》文中进行了进一步梳理以往的心电逆问题研究,要么从体表电位推断心脏的等效源,要么从体表电位分布推断心外膜电位分布。对于前者,由于心电源的等效方法有很多,人们事先很难知道该用哪一种等效方法,心电源可以这样假设,也可以那样假设。即使心电源假设得比较合理,由于存在数学上的病态特性,所求出的解也是很不准确的,因此这种方法的实际应用意义不大。对于后者,只是从理论上讲,逆解得出的心外膜电位分布比体表电位分布具有更高的诊断分辨率,但由于逆解的不很准确性,真正将这种方法应用于临床还没有见到。这二种研究方法的最大不足之处是没有将体表电位与心脏的电兴奋传播过程联系起来。近年来心脏电兴奋传播仿真模型(心电正问题)的发展使得我们能够研究心脏电兴奋传播过程与体表电位之间的关系。将心电正问题与逆问题有机地结合起来就可产生一种新的心电逆问题研究方法,即我们所提出的基于心电仿真模型参数解的心电逆问题研究方法。在心电仿真模型中,心脏电兴奋传播过程是由一系列心脏电生理特性模型参数决定的,因此只要能从体表电位数据推知心电仿真模型参数,就可以确定心脏的电兴奋传播过程。这种方法的最大优越之处是从逆解得出的模型参数可以得知心脏病灶的定量信息(如病灶的位置、范围、程度等)。本文的主要工作包括:一、心电逆问题新方法研究系统地介绍了现有心电逆问题研究的方法及其进展。在分析了以往逆问题研究方法的欠缺后,在国际上首先提出了一种基于心电仿真模型参数解的逆问题研究新方法,并给出了一个逆问题研究新方法的研究方案。通过对WPW预激综合症室内预激点定位的试验表明其逆解得出的预激点位置误差一般不超过4.5 mm。通过在模型产生的体表电位数据中加噪声和电极位置偏移的方法来模拟实测的体表电位数据,试验结果表明体表电位数据在存有信噪比为15的噪声和电极位置最大偏移量不超过10 mm的情况下,逆解的稳定性良好。二、心电仿真模型编辑器的开发基于心电仿真模型参数解的逆问题研究新方法需要积累大量的有关体表电位与心脏状态之间关系的知识,因此需要进行大量的仿真研究。原LFX心电仿真模型对模型参数的设置是基于数据文件逐点进行的,既繁琐耗时,又易出错。因此我们开发了模型编辑器,以形象化的图形方式来对模型参数进行设置,并将参数编辑、仿真运算、结果显示集于一身,使心电仿真模型形成一个易于操作的系统软件。此外,我们还把它从DOS运行环境移植到Windows环境下,以利于今后实现该软件的进一步版本升级。
蒋明峰[2]2008年在《正则化技术与动态心电逆问题研究》文中认为心电逆问题的研究,是根据体表电位的分布,人体的几何形状以及躯干容积导体的电磁特性,通过数学物理方法求得心脏电活动的定量解。心电逆问题研究的难点主要在于逆问题解的非唯一性和逆问题固有的病态特性。基于心外膜电位分布的心电逆问题研究是由体表电位分布计算心外膜电位分布,其克服了心电逆问题解的非唯一性,这就意味着给定体表电位分布,存在唯一的心外膜电位分布与之对应。心电逆问题研究的另一个难点是病态特性,即解的不适定性,求解这类不适定问题的方法就是对其进行正则化处理,正则化方法及其参数的选取在心电逆问题研究中起着非常重要的作用。心电逆问题中的正则化技术是本文的主要研究内容之一。以往的心电逆问题研究都没有考虑心脏在一个心动周期内的收缩、舒张运动,忽略了心脏在运动过程中位置的变化,也即假定心脏处于静止状态,这种心电逆问题我们称之为静态心电逆问题.静态心电逆问题由于忽略了心脏的几何位移而引入几何系统误差,从而不可避免地影响逆问题解的性能。本文首次将心脏的运动信息考虑进心电逆问题,这种基于动态心脏模型的心电逆问题,我们称之为动态心电逆问题.动态心电逆问题的解无疑比静态心电逆问题的解更为准确。动态心电逆问题是本文的另一主要研究内容。论文完成的主要研究工作包括:一、心电逆问题中的正则化技术研究分析讨论了心电逆问题研究中常用的直接正则化(Tikhonov、TSVD)和迭代正则化(LSQR、CGLS)方法,以及相应的正则化参数选取方法。在此基础上,通过将直接正则化方法和迭代正则化方法相结合,首次提出了两种新的混合正则化方法:LSQR-Tik和Tik-LSQR。LSQR-Tik方法相对于Tikhonov方法,能够提高计算的效率,节约计算时间;Tik-LSQR方法能够比其他的正则化方法计算得到更加准确的心外膜电位分布。研究结果表明,在心电逆问题的求解中,混合正则化方法比单一的正则化方法更加有效.二、结合遗传算法与正则化技术的心电逆问题研究遗传算法单独应用于心电逆问题求解时,由于存在“早熟”现象,只收敛局部最优解,并没有达到全局最优:我们提出了将遗传算法与正则化相结合的新方法,则能够克服局部收敛的问题,得到全局最优解。具体而言,在该方法中先利用正则化方法得到心电逆问题解,然后以此解作为遗传算法的初始种群,经过遗传算法迭代优化得到更加准确的心外膜电位分布。实验结果表明将遗传算法与其它正则化方法结合是解决心电逆问题的有效方法。三、动态心电逆问题新方法研究首次提出了动态心电逆问题的概念,并基于跳动心脏模型求解动态心电逆问题。心脏的运动信息由跳动心脏模型仿真得出,心外膜电位用心脏表面源方法计算得出,然后由仿真得到的心外膜电位计算体表电位;Tikhonov正则化方法用于克服静态心电逆问题和动态心电逆问题研究中的病态特性。实验结果显示在QRS波段期间,由于心脏形变较小,静态心电逆问题解和动态心电逆问题解非常接近;而在ST-T波段期间,心脏收缩引起心脏较大的形变,静态心电逆问题求解方法,由于忽略了心脏的形变,而引入大量的几何误差,导致逆问题的解具有很大的误差,而动态心电逆问题求解能够获取更加准确、合理的心电逆问题解.四、心电正问题的研究和Vheart软件的开发心电正问题是心电逆问题研究的基础。在LFX心脏模型的基础上,提取心脏的边界节点,利用网格自动划分技术,对心脏表面进行网格划分,建立心脏-躯干模型;采用边界元(BEM)方法求解心外膜电位与体表电位之间的传递矩阵;采用偶极子源方法以及心脏表面源方法模拟仿真心外膜电位分布及体表电位分布,进行心电正问题的研究.所开发的Vheart软件是一交互性强,易于操作的软件,形象地表述了心脏正逆问题计算之间的关系,以及ECG和体表电位之间的关系,为心脏逆问题的研究提供了一个方便实用的平台。
蒋姗姗[3]2014年在《基于智能优化算法和支持向量机的心电逆问题研究》文中指出心电逆问题的研究是根据体表电位分布无创地重建心脏电活动，如心内膜电位分布、心外膜电位分布和心肌横跨膜电位分布。重建得到的心肌内或心脏表面的电位可提供比体表电位分布更详尽的电生理信息，因此在心脏疾病的诊断研究中具有重大的临床应用价值。本文所研究的基于横跨膜电位分布的心电逆问题，可以看作是多输入多输出的回归估计问题，即对体表电位的多个输入回归形成横跨膜电位分布的多个输出的问题，且此回归问题可以运用支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)方法来解决。在对原始输入数据进行预处理过程中，特征提取是的一项重要的任务。本文提出了应用主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)和核主成分分析(Kernel PrincipalComponent Analysis, KPCA)来对体表电位分布数据进行特征提取。实验结果显示在重建横跨膜电位分布时，两种特征提取的方法(PCA-SVR和KPCA-SVR)比单一SVR方法的表现更为出色。相比于PCA-SVR方法，KPCA-SVR在预测电位时有着更高的逼近能力和泛化能力。为了使支持向量回归模型拥有良好的泛化能力和拟合精度，模型中的超参数必须进行有效地选取。本文探讨了三种智能优化算法-遗传算法(Genetic algorithm, GA)，差分进化算法(Differential evolution, DE)以及粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)，来自适应地选取支持向量回归中的超参数，以达到回归模型最优化的目的，接着利用建立好的回归模型和体表电位分布情况来预测横跨膜电位分布。心电逆问题研究中，我们对三种智能优化算法的预测结果进行全面的比较分析，得出横跨膜电位分布的重建过程中最为有效的一种方法。实验结果表明，这三种智能优化算法都具有良好的泛化能力，都能解决心电逆问题。此外，相对于DE和GA两种算法，PSO算法在优化SVR回归模型时的效率最高，且重建横跨膜的电位分布拥有最高的精确度。
章杰辉[4]2018年在《基于混合正则化技术与压缩感知的心电逆问题研究》文中认为心电功能成像技术(ECGI)在对心脏疾病的临床诊断以及射频导管消融手术的术前指导当中具有巨大应用价值。通过ECGI技术,我们可以精准定位某些心脏疾病的病灶点,从而可以通过射频消融手术,无创地消除病变组织。心电逆问题是EC GI中亟待解决的核心问题。针对心电逆问题中出现的病态特性和奇异性,本文提出了 4种新的心电逆问题算法,分别是CPSO-Tik、LSQR+CPSO-Tik、CS-CGLS及时空差量增补算法。这4种算法都能有效地解决心电逆问题。本文主要贡献如下:(1)对心电逆问题中出现的病态特性和奇异性分别独立地进行研究,提出两种解决心电逆问题的框架,分别是基于心外单面膜模型的心电逆问题和基于心外双面膜的心电逆问题。针对不同的框架提出相应的解决方案和算法。(2)针对心电逆问题中出现的病态特性,在单面膜模型上运用CPSO-Tik和LSQR+CPSO-Tik算法。通过与传统心电逆问题正则化算法Tikhonov、LSQR及LSQR-Tik进行对比,分析了 CPSO-Tik与LSQR+CPSO-Tik算法重构心外膜电位分布的准确性和鲁棒性。实验表明,CPSO-Tik与LSQR+CPSO-Tik算法都能独立地抑制心电逆问题中出现的病态特性,重构出较高质量的心外膜电位,且其性能要普遍优于传统正则化方法。(3)针对心电逆问题中出现的奇异性,本文创新性地引入压缩感知技术,用于解决在双面膜模型上的心电逆问题。本文初步分析了心外膜电位信号的稀疏性,提出用全差分变换作为心外膜电位信号的稀疏域变换。(4)结合压缩感知理论和共轭梯度算法,解决心电逆问题中出现的奇异性。本文提出CS-CGLS与时空差量增补算法,用于解决双面膜模型上的心电逆问题。通过实验发现,CS-CGLS与时空差量增补算法都能独立完成双面膜心电逆问题的计算,且对奇异性有较好的抑制能力。其中,时空差量增补算法表现优异,能较为精准地重构出心电逆问题的解。
夏灵, 吕维雪[5]1998年在《基于虚拟心脏的心电逆问题求解》文中认为心电逆问题研究的目标是要从无损测得的体表电位来找出心脏的对应状态。以往的心电逆问题求解方法有二类，一类是基于等效心电源法，另一类是基于心外膜电位解法。这二类方法都存在病态问题，同时所求出的解并不是真正的心脏状态解，而是一种中间解。本文提出了一种新的心电逆问题求解方法，即从体表电位求出虚拟心脏的模型参数，由所求得的虚拟心脏的模型参数即可确定心脏所处的状态。该法把欠定的逆问题求解问题转化为正问题的参数优化问题，避免了以往心电逆问题求解方法中的病态问题。为了检验该法的有效性，我们做了对ＷＰＷ预激综合征旁道室内预激点进行定位的模型试验，结果表明逆解得出的预激点位置误差一般不超过４．５ｍｍ。
李光林, 夏灵, 吕维雪[6]1997年在《心电逆问题的虚拟心脏模型参数解用于心室预激旁道定位的研究》文中研究指明提出了一种新的心电逆问题求解方法，即基于虚拟心脏模型的心电逆问题的模型参数解。详细研究了心室预激旁道位置与体表电位分布（ＢＳＰＭ：ＢｏｄｙＳｕｒｆａｃｅＰｏｔｅｎｔｉａｌＭａｐｐｉｎｇｓ）特征参数的关系，用ＢＳＰＭ的预激旁道位置敏感参数构造了优化系统的数学模型，给出了相应的优化算法及预激综合征旁道定位结果。研究结果表明：这种新的心电逆问题研究方法是可行、有效的，对心室内预激点的定位精度在三个心肌单元以内（即４．５ｍｍ）。
张尚军, 张翠英, 夏灵, 吕维雪[7]1997年在《心电逆问题的研究现状》文中指出心电逆问题研究是心电学的基础理论研究之一，具有重要的临床和实验价值。本文全面地讨论了当前国内外心电逆问题研究情况，首先介绍了心电逆问题的基本特性和研究方法。然后着重介绍了基于心外膜电位的逆问题研究方法，其中包括逆问题的数值解法、正则化技术以及心脏～躯干模型、几何参数、电导参数及噪声对心电逆问题解的影响。最后介绍了逆问题研究成果、临床应用，并对逆问题研究存在的困难和发展趋势提出了自己的看法。
张力锋[8]2001年在《跳动心脏的计算机仿真及其分布式软件架构的设计》文中研究说明在心电正问题和逆问题的研究中，心电仿真模型扮演了一个关键角色。一方面，心电正问题研究者不断将新的心脏生理物理知识用于建立心脏模型，以求获得理想的输出结果；另一方面，心电逆问题工作者希望能获得最大程度接近真实的心脏电模型，以便于他们用于获得各种病理心脏输出的特征知识。正因为心电仿真起了这么一个特殊重要的作用，建立一个精确的、尽可能与真实情况相符合的心电模型成了许多心电工作者孜孜以求的目标。以往的心电研究者为了提高心电模型的仿真精度，要么采用更加精细的心肌单元划分、更加复杂精确的兴奋仿真算法和兴奋步长；要么考虑电兴奋传播和人体躯干的各向异性、考虑肺等人体器官存在造成的影响等。这些工作的确都有效提高了心电仿真的精度，但是，最终心脏模型本身仍然存在着不可避免的误差。 应该看到，心脏是个集电生理学、动力学、血液流体力学以及神经、生化控制等于一身的极其复杂的综合系统，为了得到尽可能精确的心电模型，就不能把眼光局限于单纯狭义的心电领域内，尽管它仿真的只是心电现象。由于心脏电生理、动力学等各相关学科具有的固有的复杂性，再加上受到计算机内存和运算速度的制约，使得构造复合型心脏模型的研究长期停滞不前。近来随着计算机技术的迅猛发展以及心脏动力学研究的日趋成熟，再加上Tagged MRJ等先进标测技术的出现，使得电学-动力学复合心脏的建模仿真成为可能。本文在浙江大学生物医学工程研究所十多年心电建模仿真研究的基础上，开展了这方面的研究。针对传统心电模型由于没有考虑心脏在一个心动周期内的收缩舒张运动从而给其输出造成误差的这一难以克服的弊端，本文尝试建立起能反映心脏真实运动的跳动心脏模型。首先重构了传统静态电学心脏的结构使之能反应动力学特色，在动力学成像和仿真研究的基础上，用力学形变数据去修正电学心脏模型中心室收缩期每时刻心偶极子坐标位置的变化，从而首次在国际上构造了初步的电学-动力学复合心脏模型——跳动心脏模型。在新的电学-动力学心脏模型基础上，展开了正常心脏和心肌缺血等心脏疾病的对比仿真研究，验证了动力学因素对于构建精确心电模型的重要性。此外，针对现代心电仿真软件的日益大型化和复杂化的趋势，本文利用最新的分布式软件技术，重新设计了心电模型使之具有了能适应这一趋势的关键特征，为今后国际范围内心电软件构造的标准化以及分工合作奠定了基础。 本文的研究工作主要包括： ●分析总结了电学心脏的研究进展和方法论，讨论了这些研究工作的意义 和存在的局限性，指出了所有的这些研究方法，都没有脱离出“静态” 心脏模型的范畴，在本质上始终存在着不可避免的误差。 ●分析总结了心脏力学的研究进展和方法论，讨论了几种力学成像技术的 优点和不足；在用有限元（FEM）方法构建的左心室（LV）力学心脏模型的 基础上，研究了电学心脏的输出兴奋时序作为力学心脏的输入，对于力 学心脏模型的重要意义，运用该兴奋时序数据作为力学仿真的兴奋力载 荷，得到了心脏的力学形变数据。 ●在对电学心脏模型和动力学心脏模型分析的基础上，首先重构了传统的 浙江大学博士学位论文 电学心脏模型，使之在结构上能体现出动力学特征。利用力学成像数据 建立了跳动心脏的初步模型：然后使用了电学心脏模型产生的兴奋时序 作为力学心脏模型的载荷输入，通过FEM力学心脏模型仿真运算得到的 输出形变数据，来修正电学心脏模型的等效偶极子在心动周期每一时刻 的坐标位置的变化。这样，首次成功将动力学因素引入了电学心脏模型， 创建了真正意义上的电学－动力学复合心脏模型——跳动心脏模型；最 后，通过将成像法和力学仿真结合的思路，进一步完善了该模型。 ．在得到跳动心脏模型之后，进一步研究了各个力学形变因素对于心电模＿型输出的影响。通过对比仿真试验结果，表明长轴收缩是作用最显著的叼 一’“”—””一’”’—”一”””－’－””—－””一’”一—一’．”二”——一厂二 形变因素，决定了跳动心脏输出的基本框架；心尖扭曲具有修正T波形 状的功效。这两者共同决定了跳动心脏的输出特征，是力学形变中最起 作用的因素。 ．在新的跳动心脏模型的基础上，作者进行了常规心脏和病态心脏的心电 仿真试验，试验结果表明了新的模型对于常规心脏的心电图（ECGX 体 表电位图①SPM贿比原有的电学心脏模型更能体现出完整的心电信 息，尤其在体现常规12导联心电图中的T波和BSPM图的ST段时刻上；
寿国法[9]2009年在《生物医学电磁正反问题数值计算方法研究》文中研究指明在生物医学工程领域存在很多电磁计算问题，从数学上来说它们具有一些共同特性。根据所求问题的源、场关系不同，电磁计算问题可以分为正问题和反问题的计算。正问题是指由一定的源分布计算相应的场分布，即由因及果，它往往是适定的问题，即解的存在性、唯一性和连续依赖性条件都满足；而反问题是指根据一定的场分布重建相应的源分布，即由果及因，它常常是不适定的问题，即解的三个条件不全部满足。同时，正问题是反问题的基础，它一般为后者提供源、场之间的数值计算关系；而后者是前者的目的。针对正、反问题的不同特点需要采用不同的数值计算方法：正问题往往采用常规的有限元、边界元或有限差分等方法进行计算，一般比较简单；反问题则要结合具体问题的先验信息，并采用一些恰当的正则化方法处理才能得到稳定的解，它往往比较复杂，需要花费大量的精力去寻找相应的解。本文的研究集中在生物医学电磁正、反问题的数值计算方面，主要研究了生物医学电磁领域中的三个问题：心电(ECG)问题、MRI线圈设计问题和磁感应断层(MIT)问题。在ECG问题中，源是心脏，而场是体表电位分布，相应的ECG正问题就是从心脏源出发仿真计算体表电位分布，而ECG逆问题是指根据体表电位分布反演心脏源信息。如果不包括虚拟心脏的研究，ECG正反问题主要包含心脏等效源、容积导体建模、正问题计算和反问题计算等方面的研究工作。在本文中，采用BEM方法计算了ECG正问题，其中的容积导体模型采用了实验室早期开发的虚拟心脏和躯干模型；而ECG逆问题通过采用正则化方法处理，主要重建了心外膜电位。在MRI线圈设计问题中，通有电流的导线线圈在一定目标区域产生了磁场，这些导线线圈位置的优化设计就是MRI线圈设计问题，其中也包括源、场关系：源为通电流的导线线圈，场为产生的磁场。高性能MRI梯度和射频线圈的设计一直是MRI学术界和工业界的研究热点问题，已经有大量线圈设计方法提出，其中都涉及到一定的数值计算。在本文中研究了MRI线圈设计方法。MIT问题研究和ECG问题研究一样，其目的是为了开发出新型成像设备，不过它的成像对象是电解质物理特性(电导率)。基于电磁感应原理，MIT提供了一种无创的和非接触式的成像技术，它在生物医学领域和工业领域有很多潜在的应用。本文主要关注MIT在生物医学领域的应用：脑出血的检测与监护，主要集中在MIT系统的仿真研究和数值计算方法方面。这三个问题虽然具有其各自的特点，但从电磁场计算的角度上来看它们具有很多共同特性，如都是基于Maxwell方程在准静态条件下的近似，其正问题和反问题解法可以用到相同的数值计算方法等。论文完成的主要研究工作包括：一、ECG正问题研究系统分析和讨论了ECG正问题研究的主要内容和数值计算方法。在分析ECG正问题常用数值计算方法的基础上，本文针对ECG问题中网格的复杂性和重要性，提出了采用自适应边界元方法(aBEM)计算ECG正问题。选择了h-aBEM方法，它是一个迭代优化网格过程，通过基于BEM计算结果的新节点添加建立优化边界元网格。采用h-aBEM方法，本文计算了ECG正、反问题，通过仿真结果可以得到h-aBEM方法的应用不仅提高了正反问题解的精度，而且对体表电极的优化选择也有一定的指导意义。为了节省h-aBEM方法的计算开销，本文又进一步采用了层次型h-aBEM方法。在执行层次型h-aBEM方法的过程中，本文首次推导了基于线性三角形单元的h层状形函数。并基于实验室的虚拟心脏模型深入研究了这两种不同的aBEM方法和网格优化方案。二、ECG逆问题正则化方法研究分析讨论了常用正则化方法在ECG逆问题中的应用，并比较研究了几种不同的正则化参数选择方法。针对ECG逆问题的实际情况：容积导体建模和心脏跳动等因素的影响，离散得到的线性系统两侧存在不同程度的误差，本文提出了采用基于完全最小二乘(TLS)原理的正则化方法：截断完全最小二乘方法(TTLS)和正则化完全最小二乘方法(RTLS)，计算ECG逆问题。所提出的TTLS方法很好地解决了ECG逆问题研究领域中困扰了三十多年的不能同时处理测量噪声和几何噪声的问题。在分析FTLS和RTLS方法的基本原理和算法的基础上，本文通过仿真实验表明新提出的正则化方法在处理实际ECG逆问题方面具有更好的效果，且可以应用于临床心电功能成像。三、MRI线圈设计方法研究在分析讨论MRI线圈设计主要方法的基础上，本文提出了采用BEM和正则化技术相结合的方法设计MRI线圈。通过引入电流密度源的流函数表达式后，源、场区域可以采用BEM方法离散计算，而在线圈设计的反问题计算中采用了Tikhonov正则化方法处理。采用提出的方法，本文设计了开放型MRI系统中的双平面横向梯度线圈和应用于并行成像的RF相控阵线圈。设计结果表明，本文提出的设计方法简单实用，且能设计出基于任意二维或三维几何结构的线圈。四、MIT仿真研究在本文的MIT问题研究中，首先采用edge FEM方法计算了涡流电磁问题和MIT图像重建的Jacobian矩阵，然后采用正则化方法进行电导率信息的重建。基于Philips 16通道MIT系统，本文在MIT系统的优化设计：包括线圈优化和系统尺寸优化等，电磁安全性评估，狗头出血实验的可行性评估等方面做了大量研究工作。同时，基于MIT图像重建的特点，研究了完全变分(TV)方法在MIT问题中的应用，仿真和实验结果表明，TV方法在去除伪影、保持边界方面比常规的l_2范约束方法更有优势。
许亮[10]2008年在《全心模型及心电逆问题的仿真研究》文中指出在过去十几年中,非药物性治疗心律失常的导管消融治疗得到了极大的发展,已经成为一些类型心律失常的一线治疗方案,并逐步成为越来越多的心律失常的标准治疗方法。对导致心律失常病灶部位(异位起搏点)的定位是进行有效消融的首要条件。如何准确、快速、无创或微创定位病灶部位是临床医生和生物医学工程研究人员关注的焦点。目前广泛使用的心内导管标测方法虽能精确定位病变部位,但是还存在诸多限制条件和不足。心内标测具有导管术固有的手术风险,并且所需定位时间较长,增加了患者发生严重并发症的可能和X线暴露时间。需要加以改进和辅助。本研究从心电正问题和逆问题入手,提出并探讨使用无创测量的体表心电和数字化心脏模型辅助改进临床导管标测术的方法。课题的研究在三方面分别展开,并相互关联。其一,建立高分辨率数字化心脏模型,解决心电正问题;其二,使用心脏模型研究病灶定位和体表心电的定量关系;其三,结合现有临床方法,提出对病灶点定位标测方法的辅助方法和改良手段。本研究从构建心脏模型开始,使用可视人断层照片数据,完成了图像增强和组织分割,建了分辨率为0.5mm×0.5mm×0.5mm的真实结构心脏和胸前表面几何模型。对心脏的定性描述进行了量化,完成了以心脏几何模型为基础的心肌电生理参数的设定和配置,并使用适当的激动传播仿真算法,完成了心房、心室电活动的全面仿真,时间精度为1ms。讨论了心脏电活动和体表电势的关系,完成了心脏电活动到体表测量心电的映射,解决了心电正问题。在心电正问题的基础上探索心电逆问题。按照心律失常的传导特性对模型进行了调整,使用调整后的心脏模型进行仿真,得到室性心律失常的体表心电。以心内膜某片区域为例,设定不同位置异位起搏点,定量研究了起搏点位置和BSPM(body surface potential maps,体表电位标测图)之间的定量关系。并使用神经网络探讨异位起搏点的分区定位,分区精度为1 cm×0.5 cm。用仿真得到的测试集以及人为加噪的方法测试了定位用神经网络的泛化能力,总体定位准确率达到25/31(不加噪)和23/31(信噪比2dB),克服了单纯数学求解逆问题的病态特性。最后,本研究还结合了临床常用的导管术起搏标测方法,提出使用无创BSPM辅助心内标测,快速定位异位起搏点的方法。以神经网络完成病灶点的分区定位,并利用起搏点位置和BSPM的定量关系对精细定位时导管移动进行定向指导。本研究建立了一个完整的高精度心脏模型,并在此基础上进行心电逆问题的研究,同时探讨了其在导管消融术病灶定位问题中的可能应用前景,为进一步的深入研究提供了有益的思路和研究基础。
参考文献：
[1]. 基于心电仿真模型参数解的心电逆问题研究[D]. 夏灵. 浙江大学. 1995
[2]. 正则化技术与动态心电逆问题研究[D]. 蒋明峰. 浙江大学. 2008
[3]. 基于智能优化算法和支持向量机的心电逆问题研究[D]. 蒋姗姗. 浙江理工大学. 2014
[4]. 基于混合正则化技术与压缩感知的心电逆问题研究[D]. 章杰辉. 浙江大学. 2018
[5]. 基于虚拟心脏的心电逆问题求解[J]. 夏灵, 吕维雪. 中国生物医学工程学报. 1998
[6]. 心电逆问题的虚拟心脏模型参数解用于心室预激旁道定位的研究[J]. 李光林, 夏灵, 吕维雪. 生物物理学报. 1997
[7]. 心电逆问题的研究现状[J]. 张尚军, 张翠英, 夏灵, 吕维雪. 国外医学.生物医学工程分册. 1997
[8]. 跳动心脏的计算机仿真及其分布式软件架构的设计[D]. 张力锋. 浙江大学. 2001
[9]. 生物医学电磁正反问题数值计算方法研究[D]. 寿国法. 浙江大学. 2009
[10]. 全心模型及心电逆问题的仿真研究[D]. 许亮. 中国协和医科大学. 2008