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基于正向模型仿真的心室异位起搏点定位
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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基于大似然算法的心电逆问题研究
心电逆问题是通过测得的体表电势分布求取心外膜电势分布的过程,具有重要的临床意义和生理意义.本文采用有限元方法对心脏和体腔进行二维建模并求解心电正问题,然后构建状态空间方程,建模得到的体表电势与心外膜电势之间的关系为系统的测量方程,相邻时刻状态之间的关系为系统的状态方程.对于参数的不确定性问题,建立似然函数,引入期望大化(Expectation Maximization,EM)算法来求解,步骤E(Expectation)采用卡尔曼滤波对参数进行估计,步骤M(Maximization)利用似然函数重新估计约束,步骤E,步骤M循环迭代.后对整个过程进行仿真,结果显示采用期望大化(EM)算法时,解的收敛性要好于传统的卡尔曼滤波的解,相对误差也可以得到大幅度的降低.
