基于深度学习的ECG信号分类方法及实现文献综述

心电图(ECG)信号是反映心脏电生理活动的重要生理信号，其中蕴含着丰富的心脏健康信息。

ECG信号分类是心血管疾病自动诊断的关键步骤，而深度学习作为一种强大的特征提取和模式识别工具，为ECG信号分类带来了新的机遇。

本文首先介绍了ECG信号和深度学习的基本概念，然后回顾了基于深度学习的ECG信号分类方法的研究现状，包括常用的深度学习模型、数据预处理技术和评估指标。

此外，本文还讨论了现有方法的优缺点以及未来可能的研究方向。

关键词：心电图，深度学习，信号分类，卷积神经网络，循环神经网络

##1.1心电图(ECG)信号心电图(Electrocardiogram,ECG)信号是指心脏在每个心动周期中，由心肌细胞的电生理活动所产生的电位变化，经人体组织传导至体表，再由心电图机记录下来的曲线图形。

ECG信号包含着丰富的心脏电生理活动信息，是诊断心脏疾病的重要依据。

##1.2心律失常心律失常是指心脏跳动频率或节律的异常，它可以是过快、过慢或不规则的。

常见的心律失常类型包括：心动过速：心跳过快，通常指静息心率超过每分钟100次。

心动过缓：心跳过慢，通常指静息心率低于每分钟60次。