1. 研究目的与意义
深度学习是本轮人工智能爆发的关键技术。人工智能技术在计算机视觉和自然语言处理等领域取得的突破性进展，使得人工智能迎来新一轮爆发式发展。而深度学习是实现这些突破性进展的关键技术。其中，基于深度卷积网络的图像分类技术已超过人眼的准确率，基于深度神经网络的语音识别技术已达到95%的准确率，基于深度神经网络的机器翻译技术已接近人类的平均翻译水平。准确率的大幅提升使得计算机视觉和自然语言处理进入产业化阶段，带来新产业的兴起。
如今机器学习已经部分应用与医疗领域，并有着极其高的准确率，甚至高过一些医生的判断。心电图作为一种基本的医疗检测手段，可以通过电波反应心脏的情况，将机器学习与心电图结合，可以更加准确的为病人确诊病情。
2. 研究内容和预期目标
心脏在收缩跳动过程，心肌内的电流产生在前，心肌机械性收缩在后，应用心电图机以图形形式记录这些心肌电流的变化就叫做心电图。大家对心电图应该都有直观的印象，我们去医院体检一般都有这项功能的检测。通过传感器的连接检测，会在终端打印出一张图，这个就是记录心脏整个生理周期过程的心电图。我们所要做的，就是从图中提取某些特征，通过机器学习的方法，分析出患者存在的问题。关键问题就是如何提取有效特征，并且将其和相关的病情结合分析，最终得到结果。
3. 国内外研究现状
现在正在开发这项技术来解决这个问题 - 为医疗工作者和患者提供需要的确切信息支持。这种技术可以使偏远地区社区卫生工作者获得经过提纯的世界医疗知识。它可以使发达国家的医生大大提高效率和准确性，同时使患者和家属更好地控制和了解其医疗保健。AI，特别是深度学习，已经表明它可以成为一个强大的诊断工具，例如，在医疗影像工作中展示出人意料的表现。深度学习在医疗领域已经有了一定的发展，在ECG（心电图）方面，有一些人做了初步的研究。
4. 计划与进度安排
本文在深度学习和ECG结合的设计及开发过程中的各个环节做了详细介绍，包括开发的背景、目的、意义，开发环境的选用及搭建，系统需求分析，系统总体设计和详细设计，系统代码实现及测试。
经过最后的系统测试部分，每个功能、指标都达到了设计的要求，能够在实际使用中安全、稳定、高效地运行。
在本系统的设计和开发过程中，笔者按照软件工程中软件开发流程来进行课题的开发和研究。
5. 参考文献
于洋, 田俊萍, 杜凤和. 动态心电图检查在冠心病诊断中的应用[J]. 山东医药(35):86-88.
黎雪. 动态心电图检查法在诊断冠心病性心律失常方面的价值[J]. 心电图杂志(电子版).郑刚. 机器学习技术用于动态心电图波形筛选的研究[D]. 南开大学, 2007.王继成. 基于认知模拟的自适应机器学习算法研究[J]. 软件学报(8):1205-1211.
陈尚勤, 魏鸿骏, 阳本厚. 心电图的两种统计法自动诊断[J]. 电子科技大学学报(1):12-21.
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