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《基于深度学习的心律失常分类方法研究》

一、引言

心律失常是一种常见的心血管疾病，其分类和诊断对于患者治疗和预后具有重要意义。传统的心律失常诊断方法主要依赖于医生的人工解读心电图（ECG）信号，但这种方法耗时且易受医生经验和主观判断的影响。近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的心律失常分类方法逐渐成为研究热点。本文旨在研究基于深度学习的心律失常分类方法，提高心律失常诊断的准确性和效率。

二、相关工作

心律失常分类的传统方法主要依靠人工解读心电图（ECG）信号。然而，这种方法存在一定局限性，如耗时、易受医生经验和主观判断的影响等。近年来，深度学习技术在医疗领域得到广泛应用，包括心律失常分