基于机器学习的临床心电图自动分类模型设计

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中图分类号：TP181;TP391.4;R540.4 文献标识码：A DOI：10.3969/j.issn.1006-1959.2025.21.001

文章编号：1006-1959（2025）21-0001-07

Abstract：ElectrocadCG）sieoesalcalaldcftndl thechangesintrolalalsdcuselatigssofuigaf thehumanheart.Thisarticlewillstudytheautomaticclasification technologyof electrocardiogram basedonPython + TensorFlow2，using theMITBlHelectrocadogadtabsestseachataoucedfoloingthAC57sadardtoassftbeatsintoategre constructedelctoadifoelaedttifitatefarteo in order to reduce the clinical diagnosis cost of arhythmiasand asist doctors in analyzing electrocardiograms.

Key Words：Machine learning;Convolutional neural network;ECG signal; Feature extraction

心电图（electrocardiography，ECG）是测量和诊断心血管疾病的一种低成本、高效且无创的方法，是通过心电图机从体表不同位置采集心脏激动时电位变化的趋势，其幅值变化、顺序和时间等均有规律性，可以反映心脏各部位的健康状况。（剩余11470字）