本研究提出了一种基于深度卷积神经网络的心跳分类方法，能够根据 AAMI EC57 标准准确分类五种不同的心律失常，并且将所学知识迁移到急性心肌梗死分类任务中，通过在 PhysionNet 的 MIT-BIH 和 PTB 诊断数据集上的实验证明，该方法在心律失常和急性心肌梗死分类中的平均准确率分别为 93.4％和 95.9％。

Apr, 2018

利用带有注释的 12,186 个单引导 ECG 记录数据集，我们构建了一种多样化的循环神经网络 (RNNs) 集成，以区分正常窦性心律、房颤、其他类型的心律失常和信号过于嘈杂难以解释。通过注意力机制，使我们的模型具有高度可解释性，并在看不见的测试集（n = 3,658）上实现了 0.79 的平均 F1 得分，同时也达到了最先进的分类性能。

Oct, 2017

使用单导联可穿戴监测器记录的心电图，开发了一种算法，可以检测出广泛类型的心律失常，其表现超过了获得认证的心脏病专家。通过 34 层的卷积神经网络，将心电图样本序列映射到节律类别序列，并将其与 6 位独立心脏病专家的性能进行比较。结果表明，该算法在感知率和阳性预测价值等方面均优于平均心脏病专家。

Jul, 2017

我们提出了一种整合模拟计算和深度学习的方法用于心电图（ECG）心律失常分类。我们提出了 EKGNet，一种硬件高效且完全模拟的心律失常分类架构，其在低功耗下实现了高准确性。该架构利用亚阈值区操作的晶体管的能量效率，消除了模数转换器（ADC）和静态随机存取内存（SRAM）的需求。系统设计包括一种新颖的模拟顺序乘积累加（MAC）电路，可以减轻过程、供电电压和温度的变化。对 PhysioNet 的 MIT-BIH 和 PTB 诊断数据集的实验评估表明，该方法的有效性，分别实现了 95% 和 94.25% 的平均平衡准确性，用于患者内心律失常分类和心肌梗死（MI）分类。这种创新的方法为开发低功耗心律失常分类系统在生物医学应用中提供了一个有前景的途径。

Oct, 2023

本文采用深度学习方法设计了 CNN-LSTM 网络结构用于分类心房心动过速的 EGM 信号，从而提高治疗效果及减少人工标注带来的时间和误差。

Jun, 2022

本文介绍了两种针对心电图记录的深度神经网络架构，并通过 Physionet / CinC Challenge 2017 提供的房颤分类数据集对它们进行了评估。我们引入了 ECG 数据的简单数据增强方案，并证明了其在房颤分类任务中的有效性。我们发现，第二种架构优于第一种，在隐藏挑战测试集上获得了 82.1％的 F1 分数。

Oct, 2017

本文提出了一种基于人工智能的自动化心电图分类系统，利用深度学习和卷积神经网络模型对心电图信号进行分析和识别以实现准确的心律失常分类。

Dec, 2023

本研究提出了一种基于深度学习模型来精确勾画具有不同心律失常类型信号的新方法，使用了一种混合损失函数的分割模型用于心律失常分类，实验结果表明该模型与先前的勾画算法在 Lobachevsky University Database (LUDB) 上表现竞争力。

Apr, 2023

本研究提出一种创新的方法，利用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），来解决心律失常分类的复杂性。通过利用多导联心电图（ECG）数据，我们的 CNN 模型在识别左束支传导阻滞（LBBB）、右束支传导阻滞（RBBB）、房性早搏（APC）、室性早搏（PVC）和正常心跳五种不同类型的心脏跳动方面展现出有希望的结果。我们的方法有望提高心血管心律失常的诊断准确性，为临床决策提供更精确的解决方案，从而改善患者的治疗结果。

Apr, 2024

本文探讨一种基于 ECG 并采用两个流体系结构的神经网络算法，旨在能够高效地自动分类不同类别的心跳信号类型，实验结果表明，该算法在 MIT-BIH 心律失常数据库上的准确率达到了 99.38％，正面诊断准确率达到了 88.07％。

Oct, 2022