心電圖（ ECG）心拍分類對(duì)心臟疾病的臨床診斷具有重要意義，但是ECG四類心拍間數(shù)據(jù)不平衡問題嚴(yán)重制約著心拍分類性能的提升。針對(duì)這一問題，以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ CNN）為基礎(chǔ)，首先在組合四類心拍等量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上構(gòu)建用于表達(dá)噪聲及四類心拍間共性信息的通用CNN模型，接著以通用CNN模型為基礎(chǔ)分別在四類心拍數(shù)據(jù)上構(gòu)建四個(gè)更為有效表達(dá)對(duì)應(yīng)心拍類別傾向性信息的類別CNN模型，最后綜合四個(gè)類別CNN模型的輸出判別心拍類型。在MIT-BIH心電圖數(shù)據(jù)庫上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，該方法的平均靈敏度為99. 68%、平均陽性檢測(cè)率是98.58%、綜合指標(biāo)是99.12%，顯著優(yōu)于二級(jí)聯(lián)合聚類法在MIT-BIH心電圖數(shù)據(jù)庫上的分類性能。

　　心臟疾病嚴(yán)重威脅人類的身體健康，世界衛(wèi)生組織2015年公布的全球十大死亡病因中，因缺血性心臟病（又稱冠心病）死亡的人數(shù)占876萬人，位于第一位；心電圖（ ElectroC ardioGram．ECG）診斷是檢測(cè)心臟疾病最基礎(chǔ)、最常用的方法，而人工診斷的誤診率較高，2004 - 2013年發(fā)表在中文醫(yī)學(xué)期刊并經(jīng)遴選納入誤診疾病數(shù)據(jù)庫的急性心肌梗死（ Acute Myocardial Infarction．AMI）文獻(xiàn)共485篇，累計(jì)誤診病例7840例，誤診率19. 62%：因此，使用計(jì)算機(jī)生成ECG中的深層特征，實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)自動(dòng)ECG診斷成為ECG研究的重要方向，其中ECG心拍分類對(duì)ECG自動(dòng)診斷和臨床有重要價(jià)值。