【摘 要】
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临床中,心电图是一种无创、有效、价格低廉的检查手段,在心血管疾病诊断和日常体检中都是一个常规检查项。由于心电诊断大夫数量的相对不足,每天大量的心电病例急需计算机辅
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临床中,心电图是一种无创、有效、价格低廉的检查手段,在心血管疾病诊断和日常体检中都是一个常规检查项。由于心电诊断大夫数量的相对不足,每天大量的心电病例急需计算机辅助诊断,传统的心电识别算法往往需要先手动设计心电特征,然后才能进行分类诊断任务,这不仅需要专业的先验医学背景知识,而且准确性和鲁棒性都较差。当前,随着深度学习的快速进步,在各个领域已经展现出其强大的性能,利用深度学习去解决心电图的自动识别成为医疗领域研究者的研究热点。本文提出一种基于一维卷积网络的模型来解决心电图辅助诊断问题。
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