La popularidad y el desarrollo de las redes sociales han hecho que sea cada vez más conveniente difundir rumores, y se ha vuelto especialmente importante detectar rumores en grandes cantidades de información. La mayoría de los métodos tradicionales de detección de rumores utilizan el contenido del rumor o la estructura de propagación para extraer características del rumor, ignorando las características de fusión del contenido y la estructura y su interacción. Por lo tanto, se propone un nuevo método de detección de rumores basado en redes convolucionales heterogéneas. Primero, este documento construye un mapa heterogéneo que combina tanto el contenido del rumor como la estructura de propagación para explorar su interacción durante la propagación del rumor y obtener una representación del rumor. Sobre esta base, este documento utiliza una red neuronal convolucional de grafo residual profundo para construir la información de interacción de contenido y estructura del modelo de propagación de red actual. Finalmente, este documento utiliza los conjuntos de datos Twitter15 y Twitter16 para verificar el método propuesto. Los resultados experimentales muestran que el método propuesto tiene una mayor precisión de detección en comparación con el método tradicional de detección de rumores.