深度卷积神经网络在心电逆问题中的高效重构

该篇论文研究主要探讨了卷积神经网络（CNN）在心电逆问题中的应用。心电逆问题是指从身体表面电位无创地重建心脏的跨膜电位分布，这是一个典型的多输入多输出的回归问题，因为需要输入多个体表电位分布数据来预测相应的多个心脏跨膜电位分布。传统的心电图（ECG）技术虽然在心脏病诊断中占有重要地位，但非线性分析方法的深入研究有助于提高诊断准确性。 论文采用了深度卷积神经网络作为深度学习模型的基础，利用Caffe框架进行模型训练。这种方法的优势在于其强大的特征提取能力，能够自动学习并捕捉数据中的复杂模式。作者通过建立在真实心脏模型基础上的ECGSim软件，模拟了肯特束综合症心室激活情况的数据集，用于模型的训练和测试。这种数据驱动的方法有助于提升模型的实用性和可靠性。 实验结果显示，相比于极限学习机（ELM）和核化的极限学习机，卷积神经网络在心脏跨膜电位重构方面表现出更高的精度和更好的泛化性能。这表明CNN能够更有效地处理和拟合多输入多输出的复杂关系，从而在心电逆问题的解决上取得了显著的进步。 论文的关键词包括卷积神经网络、极限学习机、心电逆问题和心肌跨膜电位，突出了研究的核心内容。文章发表在《计算机工程与应用》杂志上，被归类于TP391.9，表明它属于计算机科学与信息技术领域。通过这篇研究，作者不仅验证了CNN在医疗领域的潜在价值，也为未来的心电图数据分析提供了新的思路和技术支持。