通讯作者: 苗元青

DOI：10.12201/bmr.202111.00009

Intelligent Detection of Silent Myocardial Ischemia Dynamic Electrocardiogram Based on Deep Learning

• 摘要：心电图是临床诊断最常用的检查之一,应用十分广泛,心电图能够记录心脏的电活动,不仅辅助临床诊断心律失常,心肌缺血,心肌梗死等疾病；还能判断药物或电解质情况对心脏的影响。深度学习可以通过训练数据集进行学习,学习过程中得到大量有用的信息,这些信息对理解和判断图像,声音,文字等数据有很大帮助。本文基于深度学习技术,提出一种辅助医生智能分析无症状心肌缺血动态心电图的算法,大大提高了动态心电图分析的准确率,降低了心电图解释的误诊率。

  关键词： 深度学习，动态心电图，智能分析，无症状心肌缺血; ; ; ; 

   

  Abstract: ECG is one of the most commonly used examinations in clinical diagnosis, which is widely used. ECG can record the electrical activity of the heart, not only assist clinical diagnosis of arrhythmia, myocardial ischemia, myocardial infarction and other diseases, but also judge the impact of drugs or electrolytes on the heart. Deep learning can be learned through training data sets, and a lot of useful information can be obtained in the learning process, which is very helpful for understanding and judging image, sound, text and other data. Based on deep learning technology, this paper proposes an algorithm to assist doctors in intelligent analysis of silent myocardial ischemia dynamic electrocardiogram, which greatly improves the accuracy of dynamic electrocardiogram analysis and reduces the misdiagnosis rate of ECG interpretation.

  Key words: deep; learning, dynamic; electrocardiogram, intelligent; analysis, silent; myocardial ischemia

  提交时间：2021-12-23

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