探究深度学习在解决心电图稀缺性疾病识别问题时的应用

心电图稀缺性疾病识别是一项困难而重要的医学问题。深度学习技术在解决这个问题上已经显示出了很大潜力,尤其是卷积神经网络和循环神经网络等模型在信号处理和时间序列处理方面的能力。本文将结合深度学习方法和心电图特征工程,探索并分析其在心电图稀缺性疾病识别问题上的应用和优势,为医学诊断领域提供一定的参考和借鉴。