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我们开发了一个深度学习框架，以估计仅从身体表面潜力和躯干几何形状的心脏表面电位，因此省略了有关心脏几何形状的信息。该框架基于图像到图像的翻译，并介绍了三个组合：将3D躯干和心脏几何形状转换为相应的标准2D表示，以及基于Pix2Pix网络的自定义深度学习模型的效率。使用11名健康受试者和29个ID型心室心室纤颤（IVF）患者，其框架的平均绝对误差（MAE）的平均平均绝对误差（MAE）为0.012±0.011，平均相似性指数量度（SSIM）为0.984±0.026。For the concatenated electrograms (EGMs), the average MAE was 0.004 ± 0.004, and the average Pearson correlation coefficient (PCC) 0.643 ± 0.352.估计激活和恢复时间之间时间差的绝对平均值为6.048±5.188毫秒，而18.768±17.299 ms，分别是分数。这些结果证明了与标准心电图相当的性能而无需CT/MRI，这表明该框架的潜在临床应用。
ECGI没有几何形状：基于深度学习的心脏表面电位
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