[发明专利]一种基于ADMM和神经网络的心外膜电位重建方法

说明书

本发明公开了一种基于ADMM和神经网络的心外膜电位重建方法，包括以下步骤：建立心电逆问题求解模型；基于ADMM算法，将所述电逆问题求解模型转化为ADMM算法模型；将所述ADMM算法模型转化为ADMM迭代神经网络模型，计算心电逆问题结果。本发明能够更加准确地求解心电逆问题，确保心外膜电位重建结果的准确性，可信度高。

技术领域

本发明涉及心外膜电位技术领域，特别涉及一种基于ADMM和神经网络 的心外膜电位重建方法。

背景技术

心电逆问题研究的主要目标是依据心电场在体表所产生的电位分布推测 心脏内的电活动，从而判断心脏的健康状况。

对于心电逆问题，我们最终需要得到唯一解。然而，由于心电逆问题是 病态的，造成其方程式本质上不稳定，使心电逆问题稳定最常见的做法是进 行正则化处理，一个成功的正则化过程能够使潜在的问题得到稳定且可行的 解。

心电逆问题是基于体表电位重建心外膜电位，它最大的特点是其不适定 性，正则化方法通过先验信息的一系列限制选出最优解来使逆问题稳定。在 求解心电逆问题时，如何选取正则化方法是至关重要的。

目前常用的正则化方法有Tikhonov(吉洪诺夫正则化)、TSVD(截断奇 异值分解发)和TTLS(截断完全最小二乘法)，这些都是直接正则化方法， 它们都是采用求伪逆的思想，然后施加一些平滑约束，最终一步就能得到逆 问题的解。这些方法的优点是计算简单且时间复杂度低，但是其结果的准确 性很大程度上依赖参数的好坏，并且对于不同的数据，求得逆问题的解也是 不稳定的。有的方法对于某一套数据的计算效果很好，但是换成其它数据误 差较大，因此需要找到一种稳定的方法来克服这些缺点。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于ADMM和神经网络的心外膜电位重建 方法，其能够更加准确地求解心电逆问题，确保心外膜电位重建结果的准确 性，可信度高。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于ADMM和神经网络的心外膜电位重建方法，包括以下步骤：

S1、建立心电逆问题求解模型；

S2、基于ADMM算法，将所述电逆问题求解模型转化为ADMM算法模 型；

S3、将所述ADMM算法模型转化为ADMM迭代神经网络模型，计算心 电逆问题结果。

优选地，所述心电逆问题求解模型为：

其中，Φ_E为心外膜电位，Φ_T为体表电位，A为由胸腔容积导体模型推算 出的转换矩阵。

优选地，所述步骤S2具体通过以下方法实现：

基于ADMM算法和增广拉格朗日函数，所述心电逆问题求解模型表示 为：

所述ADMM算法模型为：

其中，

优选地，所述步骤S3中的ADMM迭代神经网络模型，采用μ(0)、Φ_T(0)、 E(0)作为网络输入，Φ_E作为网络输出，仿真数据中预设的标准值为网络标 签。

采用上述技术方案后，本发明与背景技术相比，具有如下优点：

本发明能够更加准确地求解心电逆问题，确保心外膜电位重建结果的准 确性，可信度高。

附图说明