【摘 要】
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心脏电生理活动的无创重建对临床疾病预防和外科治疗具有重要意义。获取三维心肌跨膜电位(Transmembrane Potential,TMP)的分布有助于诊断心肌缺血、异位起搏等心脏疾病。然
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心脏电生理活动的无创重建对临床疾病预防和外科治疗具有重要意义。获取三维心肌跨膜电位(Transmembrane Potential,TMP)的分布有助于诊断心肌缺血、异位起搏等心脏疾病。然而,TMP的求解问题是不适定的,需要添加适当的约束条件。心肌TMP分布具有非局部自相似性,据此,我们提出两种新的方法来重建动态心肌TMP的分布。第一种方法基于传统的优化方法。现有的方法全变分最小化(Total Variation,TV)约束仅利用了空间中的局部相似性,存在过平滑的问题,并且没有考虑动态TMP序列中帧与帧之间的关系。在本课题研究中,我们引入了一种新的正则化方法,称为基于图的总变分最小化,以弥补上述缺点。图结构以每个心脏节点上的动态TMP序列的值之间的相似性作为建立节点间相似关系的准则。通过两组模拟实验(梗死疤痕重建和激活波前重建),验证了该方法相对于现有的正则化方法的优越性。此外,对1 0例真实的室性早搏(Premature Ventricular Contractions,PVCs)患者数据进行了实验,以证明我们的方法在临床应用中的准确性。第二种方法结合了深度学习技术。将优化方法提供的物理解释和收敛理论与深度学习从大数据中自动提取特征的优点相结合,我们提出了基于迭代收缩阈值算法的神经网络,并加入了非局部特征提取模块。通过实验,对TMP序列的空间分布、时间分布和激活时序图三个方面做了分析,说明了该方法的优越性。
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