【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生物医学信号处理与人工智能，特别涉及一种基于混合优化与多模态特征融合的心电信号重构方法。
技术介绍
1、传统心电信号重构方法在临床应用中面临多重技术瓶颈。首先，现有技术普遍依赖固定导联组合（如标准12导联系统），缺乏对个体化生理特征及动态噪声环境的自适应优化能力。这种固化的导联选择策略在信号质量波动或部分导联脱落时，易导致重构精度显著下降，尤其在运动伪影或设备接触不良场景下表现更为突出。其次，现有算法多基于单一模态特征（如仅使用时域波形或频域能量分布）进行信号建模，难以有效表征心电信号的时频联合特性及关键生理指标（如qrs波群形态、st段偏移等）。此类方法在处理复杂病理信号（如房颤、心肌缺血）时，常因特征表征不完整而引发波形畸变或节律失真。此外，传统深度学习模型（如卷积神经网络或循环神经网络）在长程时序依赖建模方面存在固有局限。卷积神经网络的局部感受野难以捕捉心电信号中跨周期的全局关联（如rr间期变异性），而循环神经网络则受限于梯度消失问题，无法在高噪声环境下稳定建模多导联信号的时空相关性。这些局限性使得现有技术难以满足临...
【技术保护点】
1.一种基于混合优化与多模态特征融合的心电信号重构方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于混合优化与多模态特征融合的心电信号重构方法，其特征在于，在所述步骤1中，获取12导联心电信号，将12导联心电信号依次经过线性回归模型、遗传算法与模拟退火算法处理，以得到最优三导联心电信号，具体包括如下子步骤：
3.根据权利要求2所述的基于混合优化与多模态特征融合的心电信号重构方法，其特征在于，获取12导联心电信号，确认1个待重构的目标导联心电信号，从剩余的11个导联心电信号中选取任意3个导联心电信号作为一个导联组合，以得到种不...
【技术特征摘要】
1.一种基于混合优化与多模态特征融合的心电信号重构方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于混合优化与多模态特征融合的心电信号重构方法，其特征在于，在所述步骤1中，获取12导联心电信号，将12导联心电信号依次经过线性回归模型、遗传算法与模拟退火算法处理，以得到最优三导联心电信号，具体包括如下子步骤：
3.根据权利要求2所述的基于混合优化与多模态特征融合的心电信号重构方法，其特征在于，获取12导联心电信号，确认1个待重构的目标导联心电信号，从剩余的11个导联心电信号中选取任意3个导联心电信号作为一个导联组合，以得到种不同的三导联组合，将三导联组合输入至线性回归模型中进行处理，得到预测值，对应过程中存在如下关系式：
4.根据权利要求3所述的基于混合优化与多模态特征融合的心电信号重构方法，其特征在于，在所述步骤2中，将最优三导联心电信号依次经过一维卷积层与最大池化处理，以得到时域特征，具体包括如下子步骤：
5.根据权利要求4所述的基于混合优化与多模态特征融合的心电信号重构方法，其特征在于，在所述步骤3中，将最优三导联心电信号依次经过连续小波变换、二维卷积层与最大池化处理，以得到频域特征，具体包括...
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