摘要
心电图(ECG)信号是反映心脏电生理活动的重要生理信号，其蕴含的丰富信息对于心脏疾病的诊断和预测至关重要。
传统的ECG信号分类方法通常依赖于人工特征提取和分类器设计，存在泛化能力不足、效率低等问题。
近年来，深度学习作为一种强大的特征学习方法，在ECG信号分类领域展现出巨大潜力。
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，包括常见深度学习模型、数据预处理技术、模型评估指标等方面，并对不同方法的优缺点进行了比较分析。
最后，总结了该领域面临的挑战和未来发展方向。
关键词：心电图信号；深度学习；信号分类；心律失常
心电图(Electrocardiogram,ECG)信号是反映心脏电生理活动的重要生理指标，其形态变化蕴含着丰富的心脏功能信息，是临床诊断心脏疾病的重要依据。
ECG信号的自动分类是心血管疾病诊断的关键步骤，其目的是将ECG信号按照不同的心律类型进行分类，例如正常心率、心房颤动、心室早搏等。
传统的ECG信号分类方法主要依赖于专家经验进行特征提取和分类器设计，存在以下局限性：
1.特征提取依赖专家经验:传统的特征提取方法需要领域专家根据ECG信号的形态学特征进行人工设计，费时费力且难以涵盖所有潜在信息。
2.泛化能力有限:基于人工特征的分类器在处理不同患者、不同设备采集的ECG信号时，泛化能力有限。
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