一种基于卷积神经网络的心脏电功能成像方法

摘要

本发明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。