[发明专利]基于GPU加速的极限学习机的心脏电功能快速成像方法无效
| 申请号： | 201310144850.4 | 申请日： | 2013-04-24 |
| 公开（公告）号： | CN103211590A | 公开（公告）日： | 2013-07-24 |
| 发明（设计）人： | 蒋明峰;汪亚明;黄文清;冯杰;曹丽 | 申请（专利权）人： | 浙江理工大学 |
| 主分类号： | A61B5/0402 | 分类号： | A61B5/0402 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 周烽 |
| 地址： | 310018 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于GPU加速的极限学习机的心脏电功能快速成像方法，首先由Ensite3000和体表电位标测系统同时获取心内膜电位分布和体表电位分布的数据，利用组织特征影射对预处理后的样本集进行聚类分析，利用自核主成分分析方法对子类样本数据进行预处理，采用GPU并行计算对各子类样本同步进行极限学习机回归模型训练，构建各子类的回归模型；根据体表电位标测系统获取的体表电位分布，判断所获取的体表电位分布属于哪个子聚类的测试样本，最后根据相应的子类回归模型，重构心内膜电位分布，实现心脏电功能信息的快速成像。本发明的优点是实时、无创的获取心内膜电位分布，实现心脏电功能快速成像。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 gpu 加速 极限 学习机 心脏 功能 快速 成像 方法 | ||
【主权项】：
一种基于GPU加速的极限学习机的心脏电功能快速成像方法，其特征在于，该方法包括以下各步骤：（1）由体表电位标测系统获取体表电位分布，同时由Ensite 3000获取心内膜电位分布，生成极限学习机的样本数据；（2）利用自组织特征影射聚类算法对样本数据预处理，将大规模的样本数据划分为小规模的各子聚类样本；（3）利用核主成分分析方法对各子类样本数据进行预处理，实现对各子类样本数据进行特征提取，降低各子类样本空间的维数；（4）设置极限学习机算法的隐层节点个数和激励函数；（5）采用GPU并行计算对各子类样本同步进行极限学习机回归模型训练，提高训练速度，高效地构建各子类的回归模型；（6）由体表电位标测系统获取的体表电位分布，由自组织特征影射的聚类分析方法判断所获取的体表电位分布属于哪个子聚类的测试样本，根据相应的子类回归模型，重构心内膜电位分布，实现心脏电功能成像的快速检测。
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