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心電圖（ ECG）心拍分類對心臟疾病的臨床診斷具有重要意義，但是ECG四類心拍間數據不平衡問題嚴重制約著心拍分類性能的提升。針對這一問題，以卷積神經網絡（ CNN）為基礎，首先在組合四類心拍等量數據基礎上構建用于表達噪聲及四類心拍間共性信息的通用CNN模型，接著以通用CNN模型為基礎分別在四類心拍數據上構建四個更為有效表達對應心拍類別傾向性信息的類別CNN模型，最后綜合四個類別CNN模型的輸出判別心拍類型。在MIT-BIH心電圖數據庫上的實驗結果顯示，該方法的平均靈敏度為99. 68%、平均陽性檢測率是98.58%、綜合指標是99.12%，顯著優于二級聯合聚類法在MIT-BIH心電圖數據庫上的分類性能。
心臟疾病嚴重威脅人類的身體健康，世界衛生組織2015年公布的全球十大死亡病因中，因缺血性心臟病（又稱冠心病）死亡的人數占876萬人，位于第一位；心電圖（ ElectroC ardioGram．ECG）診斷是檢測心臟疾病最基礎、最常用的方法，而人工診斷的誤診率較高，2004 - 2013年發表在中文醫學期刊并經遴選納入誤診疾病數據庫的急性心肌梗死（ Acute Myocardial Infarction．AMI）文獻共485篇，累計誤診病例7840例，誤診率19. 62%：因此，使用計算機生成ECG中的深層特征，實現計算機自動ECG診斷成為ECG研究的重要方向，其中ECG心拍分類對ECG自動診斷和臨床有重要價值。
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