基于差分进化优化算法和极限学习机的心电逆问题研究

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1、浙江理工大学硕士学位论文基于差分进化算法和极限学习机的心电逆问题研究浙江理工大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得浙江理工大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：签字日期：年月日浙江理工大学硕士学位论文基于差分进化算法和极限学习机的心电逆问题研究学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解浙江理工大学有权保留并向国家有关部门或机

2、构送交本论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权浙江理工大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索和传播，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本授权书）学位论文作者签名：签字日期：年月日导师签名：签字日期：年月日浙江理工大学硕士学位论文基于差分进化算法和极限学习机的心电逆问题研究基于差分进化算法和极限学习机的心电逆问题研究摘要心电逆问题的本质就是依据体表电位对心肌跨膜电位进行无创重构，而且重构获得的跨膜电位相对于体表电位来说电位信息更精确，更能准确生动的体现心脏的电位变化，可以提高心脏疾病检测的准确性。心电逆问

3、题研究是根据体表电位来逆推获得心肌跨膜电位分布的研究，可以看作是同时具有多个输入值和多个输出值的回归问题，也就是将多个体表的电位值回归逆推获得心脏跨膜电位的多个输出值，本文通过极限学习机(ExtremeLearningMachine,ELM)算法来实现心电逆问题的求解。首先第一组实验利用心脏表面源模型的方法来构造心脏躯干模型，通过心电仿真模型来获取在体表和心肌跨膜的电位。其次第二组实验利用ECGSim软件来获取心脏预激综合症体表和心脏电位信息。为了能够使极限学习机可以具有更好的逼近能力和适应能力，需要对其算法中的参数实行最优化的选择。本文中，主要利用差分进化算法(Differen

4、tialevolution,DE)来对极限学习机中的参数进行有效的选取，使极限学习机的回归模型实现最优化，参数选择完成后就可以构建有效的回归模型以及根据体表电位对心肌跨膜电位的分布进行比较准确的预测。在心电逆问题研究中，我们对心肌跨膜电位重建算法（包括SupportVectorRegression,SVR、ELM、ELM-kernel）的预测结果进行全面的比较分析，最后得出对模型构建最准确的一种算法。实验结果表明，在对心肌跨膜电位分布进行预测和重建过程中，上述中的四种算法都对心电逆问题进行求解。但是，相对于SVR算法，ELM和ELM-kernel算法重构的效率最高；相比于ELM算

5、法，在心肌跨膜电位分布重建过程中，基于RBF（RadialBasisFunction）核函数的极限学习机（ELM-kernel）精度更高、适应能力更强、能够重构更加准确地心脏跨膜电位分布。关键词：极限学习机；参数选取；心电逆问题；差分进化算法I浙江理工大学硕士学位论文基于差分进化算法和极限学习机的心电逆问题研究AbstractTheinverseECGproblemisnoninvasivereconstructthecardiactransmembranepotentialdistributionfromtheremotebodysurfacepotentialdistribu

6、tion.Asweknow,thetransmembranepotentialdistributioncanprovidemoredetailedinformationthanthesurfaceofelectrophysiologicalpotentialsandthereforeimprovetheaccuracyofheartdiseasediagnosis.TheinverseECGproblemcanalsobetreatedasaregressionproblemwithmulti-input(bodysurfacepotentialdistribution)andm

7、ulti-output(cardiactransmembranepotentialdistribution).Inthispaper,theExtremeLearningMachine(ELM)methodisusedtosolvetheregressionproblem.Inthefirstexperimentalsetting,thebodysurfaceandcardiactransmembranepotentialcanbesimulatedbyusingtheheart