本发明实施例涉及一种基于神经网络算法的心电图导联数据模拟重建方法，包括：获取被监测者的心电监测数据；所述心电监测数据包括至少一个肢体导联的导联数据和至少一个胸导联的导联数据；根据基于神经网络机器学习算法训练多导联心电信号重构的多元神经网络回归预测模型；所述多元神经网络回归预测模型的自变量为已知的至少一个肢体导联的导联数据和至少一个胸导联的导联数据，因变量是除所述至少一个肢体导联和至少一个胸导联的导联数据之外的其余未知导联的导联数据；其中所述多元神经网络回归预测模型包含权重系数和偏置系数，由神经网络机器学习算法训练的结果确定；根据所述训练得到权重系数和偏置系数，预测所述其余未知导联的导联数据。