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Classification of Arrhythmias in 12-Lead Electrocardiogram Signals Using Convolutional and Transformer-Based Deep Learning Models
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内容提要
该研究提出了一种高效、轻量且快速的心律失常诊断方法，结合心电图信号处理与深度学习，基于GRU的1D CNN模型准确率达到93.4%，可提升资源受限医疗环境中的诊断能力。
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关键要点
- 该研究提出了一种高效、轻量且快速的心律失常诊断方法。
- 研究结合多种公共数据集，采用心电图信号处理和深度学习技术。
- GRU基础的1D CNN模型在所有测试架构中准确率最高，达93.4%。
- 此方法可显著提高资源受限医疗环境中的心律失常诊断能力。
- 在罗马尼亚，心血管问题是导致死亡的主要原因，占年度死亡人数的近三分之一。
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