急性心力衰竭患者的心电信号预测方法

本发明公开了一种急性心力衰竭患者的心电信号预测方法，包括：获取急性心衰患者的历史心电信号并生成包括特征强化心电信号、动态特征和功率谱密度的多模态信号，构建急性心力衰竭样本数据集；获取完成预训练的ECG信号预测模型，基于迁移学习利用急性心力衰竭样本数据集对模型进行训练，得到急性心力衰竭ECG信号预测模型；实时获取急性心衰患者的心电信号并进行预处理，得到实时的多模态信号，并将其作为输入预测未来预设时长内的ECG信号。通过提取多模态信号作为模型输入，显著提升了ECG信号的预测精度和鲁棒性；基于迁移学习，在急性心力衰竭场景下实现高效、精准的ECG信号预测。