心房颤动(Atrial Fibrillation)是临床上最常见的心律失常,患病率估计从一般人群的1%到80岁人群的17%不等。近年来,微创型导管消融术作为治疗持续性和阵发性房颤的有效方法得到广泛的应用,心内膜标测技术作为导管消融的核心技术也被越来越多的人研究及应用。心内膜标测是一种心脏电解剖标测方法,可以在非X射线下进行实时导管定位,建立三维可视化模型,准确定位消融靶点。心内膜标测技术主要包括空间标测(导管定位)和时间标测(激动顺序)两部分。空间标测主要表现为非X射线的心内导管定位,时间标测主要通过心电特征识别进行激动顺序标测。目前基于电场的导管空间定位及其心内电生理标测方法是临床上广泛采用的一种心内膜标测方法,然而定位精度不高及标测难度大等问题:一方面,受定位电场静态畸变和动态干扰影响,定位准确度和稳定性都相对较低;另一方面,对于心内膜标测,目前国内主要以手动标测为主,手术门槛高且标测时间长,且心电特征识别和自动获取有效心跳的标准仍没有统一的解决标准。为此,本文重点围绕心内膜标测技术中的导管定位和心内膜自动标测这两个关键问题开展了深入地研究和探讨。首先,全面分析影响电场定位精度的各种干扰因素;其次,提出针对定位电场静态畸变的非线性配准方法和针对动态呼吸的自适应补偿技术,以期消除干扰和提高心内导管电场定位的准确度;再者,进一步通过对体表QRS和心内A波和V波的自动识别,通过设计自动判断有效心跳的标准和自动计算相对激动时间,初步探讨了心内膜自动标测技术。本文的主要创新点及贡献如下:1、围绕定位电场在心脏内的静态畸变,基于集成化生物电场有限元求解平台SCIRun,建立了相应的数值模型,并求解分析了静态畸变的影响;同时,结合磁定位信号,通过非线性配准对定位电场的这种静态畸变进行有效校准补偿。2、提出了基于主成分及相关性分析的多参数加权呼吸信号提取方法,即通过心内及体表呼吸信号源,提取稳定的呼吸信号,并对定位电场进行呼吸动态自适应补偿,提高电场定位准确度。3、提出了基于体表QRS及心内A波和V波自动识别的自动标测方法,设计了自动获取有效心跳标准和相关算法,初步探讨了心内膜的电生理自动标测。本文的研究工作旨在解决心脏三维电生理标测中的心内导管定位和心内膜自动化标测问题:一方面从原理分析、数值仿真和动物实验深入分析定位电场的静态畸变和动态呼吸干扰对心内导管电场定位的影响,相应地提出了非线性配准矫正定位电场的静态畸变以及对定位电场动态呼吸干扰进行自适应补偿,以期将该技术用于心内膜标测系统,有效提高定位电场中导管定位精度和临床房颤消融成功率。另一方面,给出了基于电生理激动标测的心内膜自动标测方法,通过体表QRS波群和心内A波和V波识别计算相对激动时间,初步实现了基于自动选取有效心跳标准的心内膜自动标测,该技术或将有助于提高临床心内膜的标测效率。