深度神经网络驱动下的心脏电信号逆问题算法革新与突破.docx

一、引言

1.1研究背景与意义

心脏病作为全球范围内威胁人类健康的主要疾病之一，具有高发病率、高死亡率和高致残率的特点。根据世界卫生组织（WHO）的数据，每年有大量人口死于心血管疾病，其带来的社会经济负担也极为沉重。早期准确的诊断对于心脏病的有效治疗和患者预后至关重要，而心脏电信号逆问题研究在心脏病诊断中占据着关键地位。

心电图（ECG）是临床上最常用的心脏电生理检查方法之一，它通过记录心脏电活动在体表产生的电位变化，为医生提供关于心脏功能和状态的重要信息。然而，常规心电图只能反映心脏电活动的表面现象，无法直接获取心脏内部的电流分布和电生理特性。心脏电信号逆问题旨在通过体表测量的心电图数据