基于扩散模型的PPG生成ECG跨模态生成方法

本发明公开了一种基于扩散模型的PPG生成ECG跨模态生成方法，包含：获取ECG、PPG配对数据集；使用时序数据转图像数据的方法将ECG和PPG数据转化为图像数据；构建深度学习模型；对深度模型进行第一阶段训练，训练VQGAN模型和CLIP模型，以及第二阶段训练，训练扩散模型；定义总损失函数；使用超参数搜索，在训练集上采用不同的超参数组合进行训练，并在验证集上验证其性能，挑选出最佳超参数组合，在测试集上测试采取最佳超参数训练的深度学习模型。本发明的基于扩散模型的PPG生成ECG跨模态生成方法，能够有效地从PPG信号生成高质量的ECG信号，提升了信号生成的准确性和可靠性。