Matlab实现心脏电生理模型求解器:EP-PINNs

下载需积分: 43 | ZIP格式 | 18KB | 更新于2025-01-01 | 41 浏览量 | 34 下载量 举报
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资源摘要信息:"本资源是一套Matlab代码,用于模拟心室的电生理学行为,具体地,是采用Aliev-Panfilov模型在1D(一维)和2D(二维)域中对心脏心室的电生理学进行数值求解。这套代码提供了对心脏电生理模型的深入理解,并可以模拟各种初始条件下的心脏电活动,如单个异位焦点、平面波和螺旋波等。此外,该代码能够处理包含异质性的域,目前支持矩形域的异质性,并计划扩展到任意形状的异质性。使用中心有限差分法作为空间离散化技术,结合四步显式Runge-Kutta方法作为时间积分器,实现模型的数值求解。当前版本主要针对矩形波形的模拟,未来版本将会增加更多的功能和细节说明。如果用户有任何疑问或需要帮助,可以通过电子邮件地址marta.varela(at)Imperial.ac.uk与开发者联系。" 详细知识点如下: 1. Matlab编程:Matlab是一种用于数值计算、可视化以及编程的高级语言和交互式环境。它广泛应用于工程计算、控制设计、数据分析等领域。 2. 心脏电生理学模型:心脏电生理学是研究心脏电活动的学科,涉及心脏起搏和传导系统。Aliev-Panfilov模型是一种简化的数学模型,用于描述心脏组织中的电活动和电生理特性。 3. Aliev-Panfilov模型:这是一个描述心脏心室电活动的二维自治非线性微分方程组,常用于研究心脏的电生理行为,如心律失常等。 4. 一维和二维模拟:本代码提供了在一维(1D)电缆模型和二维(2D)矩形域中模拟心室电生理活动的能力。1D模型通常用于模拟长条形组织结构,而2D模型能够提供更为细致的组织结构模拟。 5. Neumann边界条件:在数学建模中,Neumann边界条件是对边界上的导数进行约束。在本代码的上下文中,Neumann边界条件用于描述电流在心室边界上的流入流出情况。 6. 初始条件:在进行数值模拟时,需要设定初始时刻的条件,本代码支持不同的初始条件,包括但不限于单个异位焦点、平面波、螺旋波等,这些初始条件对于模拟心脏的电生理反应至关重要。 7. 异质性域模拟:在模拟中,心脏组织往往并不是均匀的,代码支持在矩形域中模拟心室的异质性,即将来的版本将扩展到任意形状的异质性,以更贴近真实心脏组织的复杂性。 8. 中心有限差分法:这是一种空间离散化的数值方法,用于将连续的微分方程转换为离散的代数方程,以方便数值求解。在本代码中用于近似求解空间导数。 9. 四步显式Runge-Kutta方法:这是一种求解常微分方程初值问题的数值积分方法,是时间域上的求解器,用于处理时间演化问题。 10. 电磁信号模拟:本代码未来版本计划支持对单极电生理信号的模拟,即模拟心脏电信号的产生和传播。 11. 代码文档和用户交流:开发者承诺未来的版本会提供更详细的代码文档,以便用户更好地理解和使用代码。同时,用户可以通过提供的电子邮件地址与开发团队进行交流和反馈。 12. 系统开源:这表明代码是公开的,用户可以自由地下载、使用、修改和分发该软件及其源代码,这是开源软件的一个重要特征,有助于代码的改进和科学知识的共享。 综上所述,该资源通过提供Aliev-Panfilov心脏模型的Matlab求解器,为心脏电生理学研究者和工程师提供了一种强大的数值模拟工具,使得研究和开发更高效、更精确的心脏电生理模型成为可能。

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《MATLAB 神经网络43个案例分析》目录 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制 第7章 RBF网络的回归--非线性函数回归的实现 第8章 GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算 第12章 初始SVM分类与回归 第13章 LIBSVM参数实例详解 第14章 基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别 第15章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能 第16章 基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测. 第17章 基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测 第18章 基于SVM的图像分割-真彩色图像分割 第19章 基于SVM的手写字体识别 第20章 LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用 第21章 自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测 第22章 SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断 第23章 Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究 第24章 概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断 第25章 基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选 第26章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断 第27章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别 第28章 决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断 第29章 极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验 第30章 基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断 第31章 思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第32章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测 第33章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价 第34章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类 第35章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优 第36章 遗传算法优化计算——建模自变量降维 第37章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测 第38章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类 第39章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类 第40章 动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现 第41章 定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真 第42章 并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算 第43章 神经网络高效编程技巧——基于MATLAB R2012b新版本特性的探讨
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