随着医疗水平的提高,人类的寿命得以有效延长,人口老龄化将会导致心血管疾病的发病率上升。心血管疾病若不及时治疗,会逐渐恶化,并且,当一些心血管疾病发展到终末期时,会导致心力衰竭。心力衰竭严重威胁着人类健康,对心衰进行及时诊断和准确分级,是防治心衰的重要基础。心电图检查对于心衰的诊断与分级有着重要意义,然而,临床上医生检查心电图费时费力。近年来,随着计算机技术的发展,计算机辅助诊断系统可以为医生诊断疾病提供有效帮助。因此,本文使用深度学习算法,基于心电信号数据,设计了两个计算机辅助诊断系统,帮助医生实现对心衰的诊断及分级。本文主要工作如下:（1）本文基于单导联心电信号,建立心衰智能诊断模型。心电信号的形态特征主要是指其反映出的各种波形特征,时序特征是指其各心动周期内蕴含的节律信息。心电信号中的形态特征与时序特征对于心衰的诊断有着重要的意义。因此,本文设计了一种基于形态特征与时序特征融合的心衰诊断模型。该模型可以自动提取出心电信号中不同形式的特征,并将其进行融合。最后,该模型在区分心衰患者和正常受试者的基础上,还能检测出冠心病患者,心肌梗塞患者,以实现对心衰的诊断及预警。此外,本文还探讨了心电信号去噪对于心衰诊断的意义。当使用经过去噪处理的心电信号训练该模型时,测试集上的平均阳性预测值为91.70%,平均灵敏度为92.00%,平均特异性为97.49%,整体准确率为92.56%。最后,本文通过归因法对该模型进行可解释性分析。（2）本文基于多导联心电信号,建立心衰智能分级模型。心衰的发展是一个缓慢的过程,不同阶段的心衰有着相应不同的治疗方法。当病人确诊为心衰后,临床专家需要及时地评估病人心衰的严重程度,及时准确的评估可以指导医生采取最合适的治疗方法,从而减轻病人的痛苦。因此,本文在实现心衰诊断之后,提出了一种基于多尺度残差网络的心衰分级模型。该模型可以自动从多导联心电信号中提取出多尺度特征,并自动进行特征筛选与分类,最终将心电信号片段按照纽约心脏协会分级指南分为4个等级。此外,本文探讨了心电信号长度与各导联对于心衰分级效果的影响。使用5s时间长度的多导联心电信号得到的平均阳性预测值,平均灵敏度,平均特异性,平均准确率分别为91.91%,91.84%,98.18和95.25%。最后,本文还探讨了如何使用迁移学习处理时序数据。