基于深度学习的心脏术后右心衰竭早期监测方法及系统

本申请提供一种基于深度学习的心脏术后右心衰竭早期监测方法及系统。该方法包括：对多模态术后监测数据进行时序对齐、数据质量评价和术后阶段标注，生成多个右心监测时间窗及对应的模态可信度；基于各右心监测时间窗，对多模态术后监测数据进行深度特征编码，生成多模态右心监测表征；根据多模态右心监测表征构建右心负荷收缩适配图谱；将多模态右心监测表征、模态可信度和右心负荷收缩适配图谱输入图约束多模态融合模型，通过图注意力融合和状态解耦生成右心负荷适配状态表征；根据右心负荷适配状态表征与个体化术后基线之间的动态偏离关系，确定右心衰竭早期监测结果。本申请能够提高多模态融合准确性、增强右心状态识别可靠性、提升异常追溯能力。