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基于深度学习的心电图诊断心律失常的研究

摘要

随着心血管疾病发病率的上升，心律失常的准确诊断至关重要。本研究采用深度学习方法，对心电图数据进行分析以诊断心律失常。通过收集大量心电图样本，运用卷积神经网络等模型进行训练与测试。结果显示，深度学习模型在心律失常诊断上有较高准确率。表明深度学习技术可有效辅助心律失常诊断，为临床提供更精准、高效的诊断手段。

研究背景与意义

背景

1.心血管疾病现状：心血管疾病是全球范围内的主要死因之一，心律失常作为常见的心血管病症，其准确诊断对后续治疗和患者预后极为关键。传统的心电图（ECG）诊断依赖于专业医生的经验，存在主观性且效率不高。

2.深度学习发展：近年来，