基于深度学习的射血分数保留心衰分类预测系统及方法

本发明提供了基于深度学习的射血分数保留心衰分类预测系统及方法，属于智慧医疗与人工智能交叉技术领域，其系统包括：信号预处理模块，用于基于自适应R波检测算法对心电信号自动切割得到心跳周期；特征提取模块，用于基于CNN‑LSTM网络并行处理心电信号的空间特征以及捕捉心跳周期的时序特征，动态平衡所述空间特征与时序特征的贡献，输出深度特征向量；决策输出模块，用于基于多模态动态决策算法对所述深度特征向量进行评估，预测射血分数保留心衰的风险等级的心衰类型，并生成可解释报告。可以实现自动化分析且保证效率。