基于人工神经网络(ANN)的射频消融热损伤预测模型构建及其在房颤治疗中的精准应用

为解决射频心脏消融(RFCA)治疗房颤(AF)中因消融不足或过度导致的疗效不佳问题，来自未知机构的研究人员开发了一种双分支人工神经网络(ANN)模型。该模型通过有限元模拟和离体猪心实验，基于功率、时间、接触力(10-40 g)和角度(0°-90°)四参数，实现了对消融损伤深度(误差0.1986 mm)、宽度(0.7891 mm)和体积(4.9384 mm3)的精准预测，为临床操作提供了智能化决策工具。

　　

在心脏电生理治疗领域，射频消融(Radiofrequency Cardiac Ablation, RFCA)如同精准的"电热手术刀"，是应对心房颤动(Atrial Fibrillation, AF)的利器。然而这把双刃剑若操作不当——消融过浅可能遗留异常电通路，过深则可能"灼伤"健康组织。研究团队巧妙运用人工智能的"大脑"人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)，构建了独具匠心的双分支预测系统。

该模型通过"数字孪生"技术——有限元模拟，海量生成包含两种射频功率、四种接触力(10/20/30/40克)和三种角度(0°/45°/90°)的训练数据。离体猪心实验则提供了十组真实世界的验证数据，犹如为模型设置了严格的"毕业考试"。令人振奋的是，这个智能系统交出了优异答卷：预测热损伤深度误差仅相当于两根头发丝(0.1986 mm)，体积误差控制在盐粒大小(4.9384 mm³)。

这项研究的精妙之处在于双分支架构——如同医学版的"左右脑协同"，通过激活函数和非线性特征组合，让模型具备了捕捉复杂参数关系的"洞察力"。相比传统方法，这种ANN模型就像配备了热成像仪的导航系统，为医生在心脏的"电风暴"中精准绘制消融路线图提供了智能助手。