Запропоновано вдосконалений метод класифікації аритмій на основі згорткової нейронної мережі (CNN), застосованої до сигналів ЕКГ. Для покращення якості класифікації сигнали ЕКГ було розбито на фрагменти, що містять три кардіоцикли, з поточним кардіоциклом у центрі. Вдосконалена архітектура CNN включала додавання шарів пакетної нормалізації, додаткового згорткового шару та шару відсіювання, що сприяло підвищенню точності моделі. Окрім цього, було проведено оптимізацію гіперпараметрів. Модель навчалася на базі даних MIT-BIH Arrhythmia Database для класифікації дев'яти класів ЕКГ. Досягнута середня точність 99,26 % підтверджує ефективність запропонованого методу в діагностиці різних типів аритмій.