基于深度学习的动态心电图在心房颤动早期诊断中的应用研究

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心房颤动是临床上较常见的心律失常疾病之一，发病隐匿且早期症状不典型，若未能及时诊断和干预，可能引发严重的并发症，如脑卒中、心力衰竭等，显著增加患者的病死率和致残率I。动态心电图作为监测心律失常的重要工具，能够长时间记录患者的心电活动，为心房颤动的诊断提供重要依据。然而传统动态心电图的人工分析方法存在耗时长、易漏诊等局限性，尤其是在处理大量数据时，诊断效率和准确性受到显著影响[3-4。（剩余4532字）

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