深度学习驱动的心电信号降噪：生成对抗网络与半实例归一化的新方法

"心电信号（Electrocardiogram, ECG）是医学诊断中不可或缺的工具，用于检测和识别心脏疾病。然而，由于其低频率和小幅度的特性，心电信号很容易受到各种干扰，如仪器噪声、生物噪声等，导致信号质量下降，影响医生对心脏病理的判断。传统的降噪算法尽管取得了一定的成效，但在应对复杂环境下的噪声或避免信号失真方面仍有不足。 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）作为一种深度学习模型，近年来在图像处理等领域表现出色，本文将其应用于心电信号的降噪问题。作者创新性地提出了一个基于GAN的心电信号降噪框架，其中使用Transformer编码器作为生成器，能够捕获信号的长程依赖关系，并通过注意力机制突出信号的重要部分，增强模型对信号特征的理解。鉴别器采用了多尺度Inception结构，利用不同大小的卷积核提取不同层次的特征，提升了模型的性能。 实验结果显示，这种方法对于单一噪声和混合噪声都有良好的降噪效果。对于单一噪声，平均信噪比（SNR）达到29.64dB，均方根误差（RMSE）为0.0106；而对于混合噪声，SNR最高可达28.07dB，RMSE为0.0134，显示出其在保持信号完整性方面的优势。 为了进一步解决降噪后的波形失真问题，论文还提出了一种两阶段的降噪方法，结合半实例归一化网络（Semi-Instance Normalization, SiN）和U-Net网络。在第一阶段，SiN对每个样本进行独立规范化，保持样本的个体特性；第二阶段通过跨阶段特征融合（CSFF）促进信息的有效传递，确保网络优化的稳定性。此外，引入的梯度差损失函数考虑了信号的局部和全局特征，确保降噪过程中信号的连续性和一致性。 本文的研究对心电信号降噪领域做出了重要贡献，不仅提高了降噪效果，还降低了信号失真的可能性。提出的模型和方法有望在未来的心电数据分析和临床实践中得到广泛应用，提升心电图的诊断准确性和效率。"