基于电心图（ECG）的心律失常检测与分类的机器学习算法

本研究解决了高精度分类心律失常电心图信号的问题，采用优化的双向长短期记忆（Bi-LSTM）模型和高级卷积神经网络（CNN）系统进行信号分类。研究发现，通过严格的交叉验证，CNN模型在分类五种不同类型的ECG信号方面表现出色，显示了基于AI的ECG分类器在远程健康监测和预测医疗等领域的广泛应用潜力。