心电图是检测心血管疾病的重要依据,心电图检测也是计算机技术融合医疗领域的经典场景,计算机自动化带来的效率提升帮助医生能够更好地做出诊断和治疗,心电图分析技术能够实时地监测病人的身体状况。随着深度学习技术的发展,医疗领域中掀起一场技术革命的浪潮,越来越多的机器学习方法被应用到医疗场景中,深度学习对心电图中的特征提取、分类检测以及临床诊断起到了越来越大的作用。目前在心电图领域中的深度学习方法应用仍在探索中,其中面临着动态心电图定位不准、心律失常分类准确率不够高、心电图数据标签稀缺等问题,本文以心电图检测为背景,针对上述问题运用深度学习方法应用在心电图定位、心电图分类等任务,并根据心电图的特点设计了预训练方案。具体的主要工作如下:（1）针对在噪音环境中QRS复合波（一种心电图波段）的定位不准问题,提出了具有窗口结构的Bi-LSTM（双向长短期记忆）网络的QRS波定位算法,通过窗口结构的预处理方法,有效提取心电图中的特征结构,并通过时序网络标记心电图中的位置,在MIT-BIH数据集上的实验中取得了较好的效果;（2）面对心血管疾病中心律失常的分类性能不足问题,提出了深度残差网络结合Transformer的心律失常检测算法,通过残差网络提取潜在特征,针对心电图的特点定制化设计Transformer模块作为分类器,有效提升了算法在CinC数据集中的效果;（3）针对心电图领域中数据标签稀缺问题,提出了基于对比预测编码的心电图预训练方案,使大量的无标签数据也能够通过无监督的预训练利用,同时有效提升数据的使用效率,促进心电图数据的流通使用。本文从最简单的QRS波定位检测到心电图分类检测,最后通过预训练方法强化心电图分类检测算法,并在实验中验证了方法的有效性。