本文關(guān)鍵詞：基于深度學(xué)習的心肌缺血特征表達與分類

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【摘要】：心血管疾病是人類健康的頭號殺手,其中有相當一部分疾病與心肌缺血相關(guān),因此心肌缺血的分類對病情的診斷、治療和預(yù)后有重要意義,與人類健康密切相關(guān)。醫(yī)學(xué)成像技術(shù)快速發(fā)展,多種成像技術(shù)比如心電圖和核磁共振已經(jīng)在臨床上取得了廣泛的應(yīng)用,并從電生理功能和力學(xué)特性等不同角度反映心臟的狀況,對醫(yī)生診斷病情有良好輔助作用。檢測心臟生理活動的手段越來越豐富,醫(yī)療數(shù)據(jù)也越來越多,如何充分、有效地利用這些信息顯得格外重要。解決這個問題的傳統(tǒng)思路是依靠醫(yī)生的臨床經(jīng)驗綜合判斷,或者對采集到的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)進行自動分析并提取關(guān)鍵信息。這些方法發(fā)揮了一定的作用,但是仍有不少局限,比如繁復(fù)的勞動會增加醫(yī)生的工作量,對醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的自動分析往往關(guān)注于提取普遍意義上的特征而忽略了病人個性化的獨特信息等。針對上述背景和存在的問題,本文提出了基于深度學(xué)習的心肌缺血特征表達和分類,從新的角度思考在多種模態(tài)的心臟醫(yī)學(xué)影像條件下,從多側(cè)面提取表達心臟個性化的特征,并用于診斷心肌缺血的問題。主要的工作簡要概括為：(1)建立了64導(dǎo)聯(lián)體表電位記錄和CT數(shù)據(jù)聯(lián)合采集框架,并構(gòu)建個性化的心臟-軀干模型。結(jié)合此幾何模型,建立心電場的邊界元模型,將高階全變分引入心電逆問題,并基于正則化方法進重建心外膜電位。上述工作構(gòu)成了完整的心電數(shù)據(jù)反演分析平臺,具有重要的實際應(yīng)用價值。(2)融合了心電圖、計算機斷層掃描成像手段,同時結(jié)合核磁共振成像,分別提取與心肌缺血相關(guān)的電生理活動特征信息和力學(xué)特性信息,從多個角度刻畫了心肌缺血的特征,并統(tǒng)一在基于深度學(xué)習的心肌缺血分類框架下。(3)將深度學(xué)習的理論方法用于心肌缺血的特征表達與分類,實現(xiàn)了基于自動編碼器的深度網(wǎng)絡(luò)進行心肌缺血特征的表達,并得到初步的合理分類結(jié)果,相較于傳統(tǒng)的心肌缺血診斷方法在效率上和準確程度上都有所提高。
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R54

【參考文獻】

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1 陳偉偉;高潤霖;劉力生;朱曼璐;王文;王擁軍;吳兆蘇;李惠君;鄭哲;蔣立新;胡盛壽;;《中國心血管病報告2014》概要[J];中國循環(huán)雜志;2015年07期

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本文編號：1272185