本文提出了一种基于WGAN-GP和SE-ResNet1D的心律失常检测方法。针对心电图数据不平衡问题，采用改进的WGAN-GP生成模型，通过双向GRU增强时序特征生成能力。同时设计一维SE-ResNet分类模型，利用通道注意力机制提升特征提取效果。实验采用严格的跨患者数据划分，在MIT-BIH数据库上取得96.27%的F1值，优于现有方法。该方法为医学时间序列分类提供了数据增强和模型设计的完整解决

本文提出了一种新型时序生成对抗网络ECG-ADGAN，用于心电图异常检测。该模型创新性地结合Bi-LSTM网络和小批量判别策略，有效解决了传统方法在罕见异常检测和时序特征提取上的不足。实验表明，ECG-ADGAN在MIT-BIH数据集上达到95.5%的准确率，对未知异常类型也展现出优异的泛化能力。该研究为医疗AI中的异常检测提供了新的技术框架，具有重要的临床应用价值。

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