基于多模态时序融合的消融阻抗动态预测方法及相关装置

本申请公开了一种基于多模态时序融合的消融阻抗动态预测方法及相关装置。该方法包括：实时采集消融电极的多模态时序数据，构建包含温度变化率、超声回声梯度及标准化时间戳的多维输入向量；利用预训练的双通道长短期记忆神经网络进行参数微调，分别提取物理参数和影像参数的特征向量并融合，输出未来预设时间窗口内的阻抗预测值；基于预测阻抗与目标阻抗的偏差，采用比例控制策略动态调整消融输出功率。通过多模态数据的时序融合和深度学习模型的预测能力，本发明提高了消融过程的实时监控和功率调节精度，有效提升了消融治疗的安全性和效果稳定性。