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申请/专利权人：浙江大学

摘要：本发明公开了一种基于扩散模型的PPG生成ECG跨模态生成方法，包含：获取ECG、PPG配对数据集；使用时序数据转图像数据的方法将ECG和PPG数据转化为图像数据；构建深度学习模型；对深度模型进行第一阶段训练，训练VQGAN模型和CLIP模型，以及第二阶段训练，训练扩散模型；定义总损失函数；使用超参数搜索，在训练集上采用不同的超参数组合进行训练，并在验证集上验证其性能，挑选出最佳超参数组合，在测试集上测试采取最佳超参数训练的深度学习模型。本发明的基于扩散模型的PPG生成ECG跨模态生成方法，能够有效地从PPG信号生成高质量的ECG信号，提升了信号生成的准确性和可靠性。

主权项：1.一种基于扩散模型的PPG生成ECG跨模态生成方法，其特征在于，包含：获取ECG、PPG配对数据集，将其按比例划分为训练集、验证集和测试集；使用时序数据转图像数据的方法将ECG和PPG数据转化为图像数据；构建深度学习模型；第一阶段：对深度学习模型的前置模型进行训练，包含：训练VQGAN模型，采用自监督学习方法，采用VQGAN模型处理ECG图像数据，将ECG图像数据压缩至更低维的隐空间，并从该隐空间解压缩回原始空间，以此来深入学习数据的核心特征；训练CLIP模型，对PPG和ECG图像数据进行对比学习，采用CLIP模型的对比学习结构，优化配对的ECG和PPG图像数据在隐空间内的特征对齐；第二阶段：对扩散模型进行训练，使用预训练的VQGAN模型和CLIP模型中的PPG编码器的参数，在训练过程中，VQGAN模型的参数被冻结以保持其编码能力稳定，而PPG编码器的参数保持活跃，以便进一步优化和学习，在扩散模型的实施中，首先通过VQGAN模型将ECG图像数据特征编码到隐空间，随后，这些编码后的特征经历扩散模型的正向步骤，其中加入高斯噪声，模拟数据生成的随机性，接着是反向去噪训练，这一过程中引入了CLIP模型中的PPG编码器提供的PPG特征，通过交叉注意力机制，这些PPG特征被用来指导ECG数据的再生，确保生成数据的精确性和相关性，去噪训练完成后，再次利用VQGAN模型的解码器将隐空间中的特征解码，重构出真实空间中的ECG图像，最后，通过一个从图像数据到一维时序数据的逆转换过程，完成ECG时序数据的重建；定义总损失函数；使用超参数搜索，在训练集上采用不同的超参数组合进行训练，并在验证集上验证其性能，挑选出最佳超参数组合，在测试集上测试采取最佳超参数训练的深度学习模型。

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