利用MITDB数据集，通过一个2维卷积神经网络进行ECG心律失常分类预测

使用2-D卷积神经网络对ECG心律失常进行分类。 使用2-D卷积神经网络对ECG心律失常进行分类。 这是本文的一种实现： : 该模型在MIT-BIH心律失常数据集上进行了训练。 在NVIDIA Tesla GPU上训练模型花费了60个小时。 这是模型权重的链接： : 该模型可以检测出6种类型的心律失常，即： 房性早搏（APC） 左束支传导阻滞（LBB） 节奏拍（PAB） 室性早搏（PVC） 右束支传导阻滞（RBB） 心室逃逸跳动（VEB） 该模型还可以预测ECG是否正常。 因此，模型可以预测7个类别。 使用模型 您可以从上面提到的链接下载模型。 运行main.py并提供所需的目录。 您可以输入一个CSV心电图文件或分段心电图节拍图像作为输入。 通常，您会得到一个带心电信号的csv文件。