Physics-informed residual learning with spatiotemporal local support for inverse ECG reconstruction
6.5
来源：
Nature
发布时间：
2025-08-29 03:35
摘要：
本研究提出了一种基于物理信息的残差学习框架，旨在解决逆ECG重建中的挑战。通过引入新的数值微分方案和自适应残差网络架构，显著提高了重建准确性和对传感器噪声的鲁棒性。实验结果表明，该方法在模拟心脏几何体上表现优异，具有广泛的应用潜力，尤其在生物医学系统中。
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关键证据
提出了一种新的学习框架，解决了现有模型的局限性。
实验结果显示该方法在逆ECG重建中优于传统方法。
该研究在心脏电生理学领域具有广泛的应用潜力。
真实性检查
否
AI评分总结
本研究提出了一种基于物理信息的残差学习框架，旨在解决逆ECG重建中的挑战。通过引入新的数值微分方案和自适应残差网络架构，显著提高了重建准确性和对传感器噪声的鲁棒性。实验结果表明，该方法在模拟心脏几何体上表现优异，具有广泛的应用潜力，尤其在生物医学系统中。