一种基于深度学习的内科心电信号异常检测与分类方法

本发明公开了一种基于深度学习的内科心电信号异常检测与分类方法，涉及心电信号检测与分类技术领域，该方法包括以下步骤：数据采集与预处理：收集心电信号数据，采用自定义滤波算法去除噪声；本发明通过构建基于强化学习的多标签层级分类心电异常检测架构，实现更精准的异常检测与分类效果，同时标记多种异常类型，解决多种异常并发难以识别的问题，借助层级分类结构，先划分大类，再精准细分，提升分类效率和准确性，引入强化学习算法，将分类结果与临床诊断对比反馈，动态调整模型的关注点和判断标准，优化层级分类流程和多标签分类策略，根据实际情况自我优化，提升对复杂心电异常检测的可靠性，满足临床诊断需求。