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基于深度学习的心电图分类算法研究 1. 介绍 心血管疾病是指影响心脏和血管健康的各种疾病，包括冠心病、心肌病、心律失常等，是全球范围内的头号杀手。随着现代生活压力的不断增大，人们越来越关注心血管健康问题。传统的医生问诊方式存在误诊率高、诊断不及时等弊端，而心血管疾病发病急、宜早治疗的特点更加强调了诊断的准确性和及时性。许多心血管疾病的病发初期常伴有心律失常的出现，因此心律失常的检测对于心血管疾病的预防具有重要意义。目前，广泛应用的心律失常检测方法是心电(ElectroCardioGram，ECG) 信号诊断。 传统处理心电图信号分类问题的机器学习方法为自回归模型、支持向量机等。近年来，神经网络的兴起为心电图的识别提供了多种解决方案。其中，一种效果良好的方法为对信号进行滤波处理后使用循环神经网络（RNN）进行特征分析；此外，深度学习的兴起为心电图的识别提供了一种端到端的解决方案。研究指出，卷积神经网络（CNN）中每个卷积核相当于一个滤波器，能够从原始信号中提取出有用的信息，因此可以达到信号滤波同样的作用，与此同时同步进行特征提取，从而可以直接将原始心电数据输入到模型中进行分类。本实验受到

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