心血管疾病在居民死亡原因中位列首位,时刻威胁着患者生命并且出现了患者年轻化的趋势,为社会医疗E7080体内实验剂量系统带来了严峻挑战。在心血管疾病诊断方面,医生可以通过分析心电图上蕴藏的心电信号来获取关于患者心脏功能和结构等方面的有用信息,其中单导联心电图适用于初步筛查,多导联心电图适用于详细的全面评估。然而,在心血管疾病的诊断过程中误诊时有发生,这会耽误患者的最佳治疗时间。本文借鉴深度学习在自动特征提取和分类准确率方面的优势,从单导联心电图的低准确率问题和因为数据杂糅导致的多导联心电图的分类效率低的问题出发,针对心律失常的检测与诊断展开研究,旨在提出有效的心律失常分类算法,并将其应用于心律失常分类平台。本文研究内容主要包括:(1)针对单导联心电图,本文设计了1DC-RES卷积神经网络。开展了对心电数据的预处理方法研究,提出相应的滤波器来滤除噪声干扰等问题,并提高心电信号的质量。1DC-RES模型以残差网络为基础,使用残差嵌套来挖掘心电图数据特征,避免梯度的消失问题,同时增加模型深度和宽度,实现对心电信号的有效识别和分析。与现有的模型进行实验对比,实验结果表明,1DAbortive phage infectionC-RES模型识别准率可达到96.89%。(2)针对多导联心电图,本文设计了2DC-RES卷积神经网络。2DC-RES模型通过二维卷积和残差嵌套的结合,在多导联心电图上提取各导联的心电数据,保证了各导联之间数据的独立性,并学习各导联的共享特征。再通过一维残差嵌套块提取心电信号中的关键信息提高分类准确率。模型训练使用随机梯度下降法作为优化器,并使用交叉熵损失函数作为优化目标。最后,实验证明了2DC-RES具有良好的分类性能。(3)开发了心律失常分类软件。信息采集模块由STM32模块和AD8232ECG模块组成,用来收集用户心电数据。心律失常分类软件具有软件用户信息管理模块、心电信号管理模块和心电信号分类selleck诊断管理模块。系统方便操作,诊断效果良好。