一种基于心电和心磁多尺度融合的心脏电生理信号分类方法及系统

本发明公开了一种基于心电和心磁多尺度融合的心脏电生理信号分类方法及系统，包括：获取心电信号和心磁信号，将原始ECG、MCG信号分别进行滤波去噪预处理，并通过R波定位划分心拍，再经过傅里叶变换后得到二维谱图，特征提取后分别建立多域心功能信号数据集；构建卷积循环神经网络，通过双输入模型实现两种不同形式的心脏电生理信号的同步处理，将卷积神经网络提取到的浅层信号特征输入到循环神经网络构成的时序特征提取模块，融合ECG、MCG信号局部显著性特征与时序特征，形成最终用于分类的ECG、MCG信号特征。将融合后的特征输入非线性分类层，使用Softmax结合交叉熵损失函数进行模型训练，并输出分类结果。