一种基于条件扩散模型的胎心率信号数据增强方法

本发明公开一种基于条件扩散模型的胎心率信号数据增强方法，首先获取胎心率信号并进行预处理，得到包含噪声的胎心率信号；然后构建基于条件扩散的噪声预测模型，所述基于条件扩散的噪声预测模型包括条件辅助信息编码模块和噪声预测网络模块，利用包含噪声的胎心率信号数据对基于条件扩散的噪声预测模型进行训练；最后使用训练好的基于条件扩散的噪声预测模型实现胎心率信号的去噪。本发明有效克服了传统生成模型在训练稳定性、模式多样性和信号质量方面的不足，为胎儿健康状况评估提供了高质量、高保真的数据支撑，为时序信号的数据生成任务提供了可参考的模式。