【摘 要】
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为了进一步提升心肌梗死的诊断效果，提出一种基于卷积神经网络和长短时记忆网络的心肌梗死检测方法，用于准确地从心电图信号中检测心肌梗死。具体来讲，提出3种分别基于卷积神经网络、卷积神经网络结合长短时记忆网络以及它们的集成模型的检测方法，以期从心电信号中检测心肌梗死和正常搏动。此外，采用数据重采样方法，即合成少数类过采样方法和Tomek Link解决数据集不平衡问题。最终与其他方法的实验结果相比，经过数
【基金项目】
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湖北省卫生健康科研项目（WJ2021F061）；
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为了进一步提升心肌梗死的诊断效果，提出一种基于卷积神经网络和长短时记忆网络的心肌梗死检测方法，用于准确地从心电图信号中检测心肌梗死。具体来讲，提出3种分别基于卷积神经网络、卷积神经网络结合长短时记忆网络以及它们的集成模型的检测方法，以期从心电信号中检测心肌梗死和正常搏动。此外，采用数据重采样方法，即合成少数类过采样方法和Tomek Link解决数据集不平衡问题。最终与其他方法的实验结果相比，经过数据重采样的集成卷积神经网络模型的结果取得了明显优势，证明提出方法的有效性。
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