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摘要 — 心肌梗塞 (MI) 因其高死亡率和发病率而成为全球主要的健康问题。及早发现 MI 对于及时进行医疗干预和改善患者预后至关重要。在本研究中，我们研究了使用心电图 (ECG) 数据的导联 I 预测 MI 的可行性，重点关注可穿戴监测系统的实际应用。利用 PTB-XL 数据集（其中包括包含正常和各种 MI 样本的 12 导联 ECG 记录的全面集合），我们采用深度学习技术开发二元分类模型。对于使用导联 I 进行 MI 检测，我们在测试集上实现了 0.92 的 AUC 和 0.82 的 AUPR。相比之下，使用 6 导联和 12 导联配置均导致 AUC 为 0.99。这些发现证明了仅使用导联 I 检测 MI 的潜力，这是通过可穿戴设备测量的。这一进步可以通过及时检测和干预显着改善 MI 患者的临床结果。索引术语 — ECG、心肌梗死、Lead-I、ResNet、Transformer、深度学习
使用深度学习对 I 导联心电图数据进行急性心肌梗死检测
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