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针对目前智能医疗诊断领域的研究现状,结合心电信号的时序性和多导联关联性特点,为降低心肌梗死疾病的误诊率,提出一种基于双向门控循环单元神经网络(Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU)和多导联心电图(electrocardiogram, ECG)信号的深度神经网络学习算法。对原始心电信号进行去噪处理,分割成心拍序列;将心拍序列送入深度神经网络训练模型学习分类;采用Physikalisch-Technische Bundesanstalt(PTB)心电数据库验