深度自编码器与掩码卷积：心电信号降噪新方法

本篇论文深入探讨了基于深度自编码器的心电信号降噪方法，针对心血管疾病领域的重要性和心电图信号易受噪声干扰的问题。当前的心电信号降噪技术存在诸多挑战，如无法有效消除多种噪声且可能导致细节信息丢失。作者首先提出一种创新的方案，结合变分自编码器和掩码卷积网络。变分自编码器利用变分推理思想学习心电信号的潜在变量表示，通过KL散度衡量编码信息，从而捕捉信号的全局特征，减少噪声影响。 为解决降噪过程中的细节信息丢失，作者设计了一种通用的掩码卷积网络模块，它考虑了心电信号样本点之间的相关性，利用掩码操作保护细节特征，并通过残差块提升特征提取效率。这种方法增强了对单一噪声和混合噪声的处理能力。 接着，论文还引入了基于堆叠自编码器和LSTM的心电信号降噪策略，以利用信号间的相关性。堆叠自编码器用于提取高级特征，而LSTM则关注信号的长期依赖性，通过掩码卷积模块处理样本点交互，避免梯度消失问题。模型的损失函数综合了重构、交叉熵和距离损失，确保降噪后的信号既接近原始信号又保持序列间的依赖性。 在MIT-BIH心律失常数据库上，这两个模型都经过了实际验证，证明它们在处理不同类型的心电信号噪声时，不仅提高了降噪效果，而且有效地保留了医学价值，对于改善医生的诊断准确性和心血管疾病研究具有重要意义。论文的创新性和实用性为心电信号处理领域提供了新的降噪解决方案，为心脏健康监测和临床决策支持系统的发展奠定了坚实基础。