面向可穿戴设备的心梗自适应时序卷积预测方法

本发明涉及一种面向可穿戴设备的心梗自适应时序卷积预测方法，该方法通过同步采集双导联心电以及人体与环境温度信号，提取心率变异性与温差特征并融合为联合控制向量；以此为基础构建自适应时序卷积网络，动态调整卷积扩张率，进而在多个时间尺度上输出渐进式风险演化路径；利用含交叉熵与KL散度的状态转移约束损失函数优化模型以确保病理演变连续性，最终经知识蒸馏与量化压缩部署至可穿戴设备，实现实时边缘端推理。本发明有效实现了高精度、可解释且高鲁棒性的心梗风险实时预警。