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摘要
目的 针对心律失常心电图自动识别，探究出一种新的DRNN深度学习模型与算法。方法 基于开源心电数据库(The PhysioNet Challenge 2017),利用8249条心电记录数据，建立DRNN模型，通过五折交叉验证对3类心电节律进行识别，并与4种常用模型的识别效果进行比较。结果 本文提出的DRNN模型与算法对心律失常的识别效果明显优于其他4种模型，其查准率、查全率和F1分数的综合指标分别为86.28%、86.12%和86.17%。结论 DRNN模型对心电图具有良好的识别效果。
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单位哈尔滨医科大学附属第一医院; 哈尔滨医科大学
