摘要：以心电图 (ECG) 的形式获取有关心脏电活动的信息已成为监测患者心律和功能的标准方法。它用于诊断各种心脏异常，如心律失常和其他心脏病。然而，解释心电图需要训练有素的医生的专业知识，因此需要自动对此类信号进行分类的工具。在本研究中，我们训练深度卷积神经网络 (CNN) 对心电图搏动进行正常和异常的二元分类。在对从 MIT-BIH 心律失常数据库中选择的一组不同心电图进行通用网络预训练后，我们使用迁移学习来构建针对特定患者数据进行微调的模型。然后，我们将微调网络的性能与仅对单个患者的心电图数据进行训练的单个网络的性能进行比较，以评估迁移学习对给定问题的整体效果。我们在两种情况下都取得了不错的结果，因为单个分类器在测试集上的平均平衡准确率为 94.6%，而微调模型的准确率略差，为 93.5%。关键词：心电图分类、CNN、医学成像、迁移学习