一种基于机器学习的心电图重建方法与系统

本申请涉及生物医学信号处理技术领域，特别涉及一种基于机器学习的心电图重建方法与系统，该方法包括以下步骤：迭代初始化；对PPG信号和ECG信号分别进行数据预处理；基于卷积神经网络和Transformer编码器，构建信号转换模型；将预处理后的数据输入至信号转换模型，进行模型训练，输出预测心电图信号；计算预测心电图信号与目标真实信号之间的损失函数，并基于损失函数对模型参数进行优化；当迭代次数小于阈值时，根据梯度下降法持续更新模型参数并循环训练，同时在验证阶段评估模型性能并计算性能指标；当迭代完成后，保存训练完成的网络参数，输出重建的心电图信号。本申请提供的心电图重建方法，旨在解决通过光电容积图精确重建心电图的技术难题。