如何在心血管疾病检测中应用深度学习进行心电图和心音信号的多模态特征融合？请详细解释模型构建的步骤和关键技术创新。

在心血管疾病检测中，深度学习技术尤其是针对多模态数据的特征融合，展现出了巨大的潜力和优势。当前，针对心电图和心音信号的深度学习模型构建，关键在于如何将不同模态的数据有效融合，以提取最具代表性和诊断价值的特征。推荐您参阅《多模态深度学习：心血管疾病检测的新突破》，这份资料详细介绍了融合心电信号和心音信号的创新模型和方法，包括深度双尺度网络、挤压和激励注意力机制、递归特征消除以及时间模式注意力网络。

参考资源链接：[多模态深度学习：心血管疾病检测的新突破](https://wenku.csdn.net/doc/1ftxigpcfn?spm=1055.2569.3001.10343)

具体到模型构建的步骤，首先需要对心电图和心音信号进行预处理，包括信号去噪、标准化等操作，确保输入数据的质量。接着，设计深度双尺度网络结构，这一结构通过不同尺度的残差网络对信号进行特征提取，捕捉信号在时间序列上的长距离依赖关系。在此基础上，引入挤压和激励注意力卷积网络（SENet），动态调整特征图的权重，强化重要的信号特征，抑制不相关信息，从而提升特征的质量和模型的判别能力。

为了进一步提高特征融合的效果，递归特征消除（RFE）模型被用来筛选出对分类任务最有用的特征子集，减少特征间的冗余，增加特征的互补性。在此过程中，时间模式注意力网络起到了至关重要的作用，它利用双向长短时记忆网络（BiLSTM）捕捉时序数据中的复杂关系，并结合时间模式注意力机制自适应地分配不同时间点特征的权重，从而在不同时间尺度上优化信号的融合。

通过上述步骤，我们能够构建一个深度学习模型，它不仅能够学习到心电图和心音信号在空间和时间上的复杂模式，还能够对多模态数据进行有效融合，显著提高心血管疾病的检测精度。为了深入理解这些技术细节和实现过程，建议您详细阅读《多模态深度学习：心血管疾病检测的新突破》，其中不仅包含了模型构建的全面介绍，还有具体的实验验证和分析，是您在心血管疾病检测领域进行深度学习实战的宝贵资料。

参考资源链接：[多模态深度学习：心血管疾病检测的新突破](https://wenku.csdn.net/doc/1ftxigpcfn?spm=1055.2569.3001.10343)