基于深度学习模型的心电图分析方法、设备及介质

本申请公开了基于深度学习模型的心电图分析方法、设备及介质，涉及深度学习领域，方法包括：对心电图进行预处理，以进行噪声抑制；将心电信号输入至预先训练的深度学习模型，提取时间特征、空间特征，进行跨模态特征融合；同步执行多个异常检测任务，以及同步执行时序预测任务；针对异常检测结果，根据临床信息和时序预测结果，对异常检测结果进行修正；输出心电图对应的分析结果。从信号处理到特征提取、多任务分析、结果修正形成完整闭环，减少人工干预环节，显著缩短心电图分析时间并保证结果一致性，实现端到端自动化提高效率。