随着人类科技水平与经济快速发展,人类社会城镇化进程逐渐加快,与此同时人类的心脏疾病的发病率也在逐年上升。目前广泛采用的12导联心电图通过采集人体胸前和肢端的心电信号生成心电图,12导联心电设备主要的缺点是覆盖的胸前点位数量少,并且没有背部电位缺少足够的敏感性和特异性,无法准确的描述分析一些复杂的心脏电生理活动。256导联心电采集是一种使用大量电极覆盖患者胸部和背部的采集方法,相比12导联其可以提供更多信息,本文根据256导联信号特有的噪声提出新的去噪算法,并基于256导联心电信号结合人体躯干模型建立三维体表电势图,使用体表电势提取心电向量环,对向量环与心脏兴奋传导的关系进行灵敏度分析,最后使用心电向量进行分类任务。本文首先着眼于心电信号的采集以及预处理过程,使用小波变换对心电信号中存在的频域噪声进行了去噪,使用PT算法进行R波识别,进行心跳样本切片。最后针对虚接导联问题提出了一种基于CRNN神经网络的复原算法,训练完成的网络又采用两阶段算法进一步优化恢复结果。定性和定量实验的结果都表明,本文使用的两阶段算法能灵活地处理由接触不良引起的不同位置、不同数目各种虚接心电信号异常。接下来实现心电信号的三维可视化,首先需要采集人体躯干模型,先对人体模型进行了拉普拉斯平滑预处理从而获得更加平滑的人体模型,接下来对模型的二维纹理数据,提出通过颜色掩膜、联通域去除以及霍夫画圆过程实现坐标定位的方法,借助纹理坐标映射表将二维圆心坐标映射到三维空间坐标。提出坐标聚类分组、线性规划以及投影操作调整体表电极三维坐标的方法。最后对躯干区域进行了裁剪,对裁剪区域的每个顶点电势使用高斯过程回归进行了电势值的预测。实现可视化内容包括电势颜色映射以及等电势线的三维绘制。结合体表各顶点的电势分布情况来提取心电向量作为特征,使用向量对心脏的电生理活动进行三维空间的描述。接下来建立几何仿真模型,研究验证了心电向量的角度对于心电传导方向的变化的敏感程度。最后设计循环神经网络,使用心电向量和胸前6导联信号实现心脏疾病与正常信号的二分类任务。计算多次实验的准确度平均值,最终胸前导联的分类任务准确率平均值为96.64%,而心电向量的分类任务准确率平均值为97.08%,可以得出心电向量具有与胸前6导联更好的心脏电生理活动表达能力的结论。