跳动心脏的心电仿真模型建构

以往的心电仿真研究都没有考虑在一个心动周期内,因为心脏跳动而引起的偶极子位置变化的实际情况,从而造成其结果输出的不可避免的误差。在心脏电生理和心脏动力学分析的基础上,对原有的心脏电仿真模型施加动力学影响,从而构建了新的跳动心脏模型。在这两个模型上进行了正常心脏和心肌缺血心脏的仿真试验后,对比两个心电模型的仿真输出,发现新的心脏模型有效提高了仿真精度,对于严重心肌缺血和轻微心肌缺血的识别分别有不同程度的改善。这项研究证实了动力学因素在心电模型建构中的重要性,为心电正问题和逆问题研究的进一步开展提供了新的思路和方向。

基于实测数据的空间堆叠法心室实体造型

根据实测数据建立具有个体差异的心脏模型 ,是精确求解心电正问题的关键之一 .本文首先在三维直角坐标系下 ,根据人体心室的实测几何数据 ,通过三次B样条插值获得心脏垂直于其长轴方向的层片边界 ,按照广义圆柱方法组织各个层片 ,建立符合个体差异的真实心脏心室参数边界模型 .然后对该边界模型进行离散 ,实现心室的空间堆叠法实体造型 .模型中每个元素具有规则性、无二义性和唯一性 .该建模方法具有输入参数少。

心室Purkinje纤维传导系统的自动生成算法

由于 Purkinje纤维在心脏心室中的复杂分布 ,它的仿真成为心电正问题研究中的一个难点。本文利用分形树结构来描述 Purkinje纤维传导系统 ,提出了满足边界条件的分形树生长算法。通过对心内膜壁的球映射 ,该算法能在心室壁上自动生成 Purkinje纤维分形树 ,不需要人工干预。

体外心脏电测量及智能标测房颤基质的研究进展

心脏三维电生理标测是房颤消融手术开展的前提与基础,侵入式标测是临床现行方法,但存在创伤大、手术时程长、成功率低等诸多不足。体外标测技术因无创、易操作等特点与优势,近年来成为电生理标测技术的发展趋势与新方向。随着计算机软硬件水平快速发展和临床数据库的增长,深度学习技术在心电数据方面的应用日趋广泛且取得了巨大进步,为体外心脏测量与智能标测房颤基质研究提供了新思路。本文综述了心电正问题、心电逆问题以及深度学习在房颤标测中的应用等领域的研究进展,探讨了体外智能标测房颤基质存在的问题以及可能的解决途径,对体外心脏电生理标测面临的挑战和未来的发展方向进行了展望。

基于矢量传播算法的束支传导阻滞QRST波形仿真

心脏生物电兴奋传播的仿真是心电正问题一个重要方面 ,仿真结果不仅是心电正问题模型精度和可靠性的判断标准 ,而且具有一定的研究和临床价值。我们对人体心脏左束支传导阻滞和右束支传导阻滞情况下心脏兴奋传播和心电 QRST波形进行了仿真。仿真过程中借助了矢量传播算法 ,该算法具有精度高、快速、适用于各向异性介质的优点。仿真结果符合临床中实测波形。