一种基于迁移学习的房颤识别方法、装置、设备及介质

本发明涉及人工智能领域，可应用于医疗健康等业务系统平台中，公开了一种基于迁移学习的房颤识别方法、装置、设备及介质，包括：采集原始的心电图信号和光电容积脉搏波信号并进行动态采样，获得采样心电图数据和采样光电容积脉搏波数据；将采样心电图数据和采样光电容积脉搏波数据输入到预先通过深度迁移学习和轻量化处理得到的房颤分类模型中，在本地进行多模态融合的房颤分类识别后输出相应的房颤分类结果；根据房颤分类结果确认是否满足预警条件，若满足则通过可穿戴设备触发相应的房颤预警提示。通过深度迁移学习与轻量化得到的房颤分类模型对多模态信号进行融合的房颤分类识别，提高识别准确性并降低资源消耗，实现便携可靠的房颤识别预警。