CN116383649A - 基于新型生成对抗网络的心电信号增强方法 - Google Patents

基于新型生成对抗网络的心电信号增强方法 Download PDF

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Abstract

一种基于新型生成对抗网络的心电信号增强方法，通过使用不同隐藏神经元大小的双向长短时记忆神经网络的多分支结构，同时，将不同BiLSTM前向传播的最后一个时间步的输出进行拼接，有效增强了生成器模型对输入数据的理解和表达能力。提出了一个新的心电信号增强模块EEA‑Net，该模块使用了自适应卷积层动态的调整卷积核的大小，使得模型能够更加灵活的处理不同长度的输入序列，同时该模型使用了自适应平均池化层对输入数据进行加权平均池化，以便更好地捕捉输入数据的重要信息。

Description

基于新型生成对抗网络的心电信号增强方法
技术领域
本发明涉及心电信号处理技术领域，具体涉及一种基于新型生成对抗网络的心电信号增强方法。
背景技术
目前由于现有的心电数据库中的正常信号和异常信号严重失衡，导致现有的心电信号分类方法在不平衡心电数据集上的分类效果不佳。因此，有效的心电信号增强技术有助于提升不平衡心电数据的分类效果。
传统的方法主要包括利用数学模型、平移、加噪等方式实现心电信号扩增；现有的深度学习方法主要包括利用过采样技术、编解码结构等生成心电信号。但是，这些方法对于心电信号增强的效果不如预期所想，且对于生成的心电信号质量没有客观的判断标准。生成对抗网络是目前广泛使用的数据扩增方法之一，目前在心电信号处理领域也有了一定的应用。但是，由于当前不平衡心电信号数据集中部分类别的数据量仍然相对较小，因此使用GAN模型合成高质量的数据存在一定的困难。
发明内容
本发明为了克服以上技术的不足，提供了一种基于新型生成对抗网络的心电信号增强方法。
本发明克服其技术问题所采用的技术方案是：
一种基于新型生成对抗网络的心电信号增强方法，包括如下步骤：
a)将采集到的心电信号进行重采样操作；
b)将重采样后的心电信号数据进行归一化处理；
c)利用Pan_Tompkin检测算法提取归一化后的心电信号的R波位置，按R波前m个采样点和R波后n个采样点将归一化后的心电信号进行心拍划分，得到心拍数据集，U＝{U1,U2,...,Ut,...,UZ}，Ut为第t条心拍记录，t∈{1,2,...,Z}，Z为心拍的条数，每条心拍记录的长度为N，每条心拍记录的维度均为1*N维；d)将心拍数据集U以a:b:c的比例划分为训练集Xtrain、验证集Xval、测试集Xtest；
e)建立由生成器网络和鉴别器网络构成的生成对抗网络模型，将随机噪声Noisefixed按照批次大小batch输入到生成对抗网络模型的生成器网络中，输出得到合成信号集合Xg，随机噪声Noisefixed的维度为batch*1*N维；
f)将训练集Xtrain输入到生成对抗网络模型的鉴别器网络中，得到输出标签
Figure BDA0004157938030000021
将合成信号集合Xg输入到生成对抗网络模型的鉴别器网络中，得到输出标签/>
Figure BDA0004157938030000022
g)通过博弈的方式训练生成器网络和鉴别器网络；
h)将维度为batch*1*N维的随机噪声Ng输入到训练后的生成器网络中，输出得到增强的心电信号Ug。
优选的，步骤a)中重采样时的采样频率为125Hz。
优选的，步骤d)中a＝7，b＝1.5，c＝1.5。
进一步的，步骤e)包括如下步骤：
e-1)生成器网络依次由第一卷积块、第二卷积块、第三卷积块、多分支双向长短时记忆神经网络模块、EEA-Net模块、全连接层构成；
e-2)第一卷积块依次由卷积层、BatchNorm1d层、Swish激活函数层构成，将随机噪声Noisefixed输入到第一卷积块的卷积层中，输出得到特征X1-1，将特征X1-1输入到第一卷积块的BatchNorm1d层中，输出得到特征X1-2，将特征X1-2输入到第一卷积块的Swish激活函数层中，输出得到特征X1；e-3)第二卷积块依次由卷积层、BatchNorm1d层、Swish激活函数层构成，将特征X1输入到第二卷积块的卷积层中，输出得到特征X2-1，将特征X2-1输入到第二卷积块的BatchNorm1d层中，输出得到特征X2-2，将特征X2-2输入到第二卷积块的Swish激活函数层中，输出得到特征X2；
e-4)第三卷积块依次由卷积层、BatchNorm1d层、Swish激活函数层、Max-pooling层构成，将特征X2输入到第三卷积块的卷积层中，输出得到特征X3-1，将特征X3-1输入到第三卷积块的BatchNorm1d层中，输出得到特征X3-2，将特征X3-2与特征X1-2进行拼接操作后输入到第三卷积块的Swish激活函数层中，输出得到特征X3-3，将特征X3-3输入到第三卷积块的Max-pooling层中，输出得到特征X3；
e-5)生成器网络的多分支双向长短时记忆神经网络模块由第一BiLSTM网络、第二BiLSTM网络、第三BiLSTM网络构成，将特征X3输入到第一BiLSTM网络中通过公式Xbilstm1＝concat(hL,1,hR,1)计算得到第一BiLSTM网络的输出Xbilstm1，式中concat(·)为拼接操作，hL,1为第一BiLSTM网络的前向传播最后一个时间步的隐藏状态，hR,1为第一BiLSTM网络的后向传播最后一个时间步的隐藏状态，将特征X3输入到第二BiLSTM网络中通过公式Xbilstm2＝concat(concat(hL,1,hL,2),hR,2)计算得到第二BiLSTM网络的输出Xbilstm2，式中hL,2为第二BiLSTM网络的前向传播最后一个时间步的隐藏状态，hR,2为第二BiLSTM网络的后向传播最后一个时间步的隐藏状态，将特征X3输入到第三BiLSTM网络中通过公式Xbilstm3＝concat(concat(hL,2,hL,3),hR,3)计算得到第三BiLSTM网络的输出Xbilstm3，式中hL,3为第三BiLSTM网络的前向传播最后一个时间步的隐藏状态，hR,3为第三BiLSTM网络的后向传播最后一个时间步的隐藏状态，通过公式X4＝concat(Xbilstm1,Xbilstm2,Xbilstm3)计算得到多分支双向长短时记忆神经网络模块的最终输出特征X4；
e-6)生成器网络的EEA-Net模块由第一卷积块、第二卷积块、自适应平均池化层、第三卷积块、全连接模块构成，第一卷积块依次由卷积层、LeakyReLU激活函数层构成，第二卷积块依次由自适应卷积层、LeakyReLU激活函数层构成，第三卷积块依次由卷积层、LeakyReLU激活函数层构成，全连接模块依次由全连接层、Sigmoid激活函数层构成；
e-7)将特征X4输入到生成器网络的EEA-Net模块的第一卷积块中，输出得到特征X4-1，特征X4输入到生成器网络的EEA-Net模块的第二卷积块中，输出得到特征X4-2，将特征X4-1与特征X4-2进行拼接操作，得到拼接结果C1，将拼接结果C1分别依次输入到EEA-Net模块的自适应平均池化层、第三卷积块、全连接模块，输出得到特征信息XE，将特征信息XE与特征X4进行点乘操作后得到EEA-Net模块的最终的输出特征X5；
e-8)将输出特征X5输入到生成器网络的全连接层中，输出得到合成信号集合Xg。
优选的，步骤e-2)中第一卷积块的卷积层的卷积核大小为1×3，步长为1，填充为1；步骤e-3)中第二卷积块的卷积层的卷积核大小为1×5，步长为2，填充为2；步骤e-4)中第三卷积块的卷积层的卷积核大小为1×3，步长为1，填充为1，步骤e-5)中第一BiLSTM网络的神经元数量为64，第二BiLSTM网络的神经元数量为128，第三BiLSTM网络的神经元数量为256，步骤e-6)中的第一卷积块的卷积层的卷积核大小为1×3，步长为1，填充为1；步骤e-6)中第二卷积块的自适应卷积层的步长为1，填充为1；步骤e-6)中的第三卷积块的卷积层的卷积核大小为1×5，步长为1，填充为1。
进一步的，步骤f)包括如下步骤：
f-1)生成对抗网络模型的鉴别器网络依次由双向长短时记忆网络BiLSTM、第一全连接层、第一Swish激活函数层、第二全连接层、第二Swish激活函数层、Dropout层、第三全连接层、Sigmoid层构成；
f-2)将训练集Xtrain按照批次输入到鉴别器网络的双向长短时记忆网络BiLSTM中，得到特征X6，将特征X6依次输入到鉴别器网络的第一全连接层、第一Swish激活函数层、第二全连接层、第二Swish激活函数层、Dropout层、第三全连接层、Sigmoid层中，输出得到输出标签
Figure BDA0004157938030000051
f-3)将合成信号集合Xg按照批次输入到鉴别器网络的双向长短时记忆网络BiLSTM中，得到特征X7，将特征X7依次输入到鉴别器网络的第一全连接层、第一Swish激活函数层、第二全连接层、第二Swish激活函数层、Dropout层、第三全连接层、Sigmoid层中，输出得到输出标签/>
Figure BDA0004157938030000052
优选的，步骤f-1)中双向长短时记忆网络BiLSTM中隐藏神经元的个数为128，步骤f-1)中Dropout层的随机丢弃率为0.2。
进一步的，步骤g)包括如下步骤：
g-1)构造全1的真实标签Lreal，构造全0的虚假标签Lfake；
g-2)通过公式
Figure BDA0004157938030000053
计算得到鉴别器网络的损失函数lossD；
g-3)通过公式
Figure BDA0004157938030000054
计算得到生成器网络的损失函数lossG，式中β和γ均为平衡因子，
Figure BDA0004157938030000055
为训练集Xtrain中的第i条心拍记录，/>
Figure BDA0004157938030000056
为合成信号集合Xg中第第i条记录，
Figure BDA0004157938030000057
g-4)利用Adam优化器，通过生成器网络的损失函数lossG训练生成器网络，通过鉴别器网络的损失函数lossD训练鉴别器网络，得到优化后的生成对抗网络模型。
优选的，β＝0.7，γ＝0.2。
优选的，步骤g-4)中训练时生成器网络与鉴别器网络的学习率均设置为0.0002，批次大小均为128，迭代次数均为2500次，生成器网络与鉴别器网络的学习率每500次更新为原来的0.1倍。
本发明的有益效果是：通过使用不同隐藏神经元大小的双向长短时记忆神经网络的多分支结构，同时，将不同BiLSTM前向传播的最后一个时间步的输出进行拼接，有效增强了生成器模型对输入数据的理解和表达能力。本发明在生成器中提出了一个新的心电信号增强模块EEA-Net，该模块使用了自适应卷积层动态的调整卷积核的大小，使得模型能够更加灵活的处理不同长度的输入序列，同时该模型使用了自适应平均池化层对输入数据进行加权平均池化，以便更好地捕捉输入数据的重要信息。然后，经过卷积层、全连接层等处理后，模型将获取到的信息与原始数据进行点乘操作，以关注心电信号的重要特征信息。通过多分支双向长短时记忆神经网络与EEA-Net相结合构成的生成器与鉴别器进行博弈训练，使得生成器能够更好的捕捉到心电信号的重要特征信息，有利于生成高质量的心电信号。
附图说明
图1为本发明的生成对抗网络模型的结构图；
图2为本发明的多分支双向长短记忆神经网络模块的结构图；
图3为本发明的EEA-Net模块的结构图。
具体实施方式
下面结合附图1、附图2、附图3对本发明做进一步说明。
一种基于新型生成对抗网络的心电信号增强方法，包括如下步骤：
a)将采集到的心电信号进行重采样操作。在本发明的一个具体实施例中，优选的，步骤a)中重采样时的采样频率为125Hz。
b)将重采样后的心电信号数据进行归一化处理。
c)利用Pan_Tompkin检测算法提取归一化后的心电信号的R波位置，按R波前m个采样点和R波后n个采样点将归一化后的心电信号进行心拍划分，得到心拍数据集，U＝{U1,U2,...,Ut,...,UZ}，Ut为第t条心拍记录，t∈{1,2,...,Z}，Z为心拍的条数，每条心拍记录的长度为N，每条心拍记录的维度均为1*N维。d)将心拍数据集U以a:b:c的比例划分为训练集Xtrain、验证集Xval、测试集Xtest。在本发明的一个具体实施例中，优选的，a＝7，b＝1.5，c＝1.5。
e)建立由生成器网络和鉴别器网络构成的生成对抗网络模型，将随机噪声Noisefixed按照批次大小batch输入到生成对抗网络模型的生成器网络中，输出得到合成信号集合Xg，随机噪声Noisefixed的维度为batch*1*N维。
f)将训练集Xtrain输入到生成对抗网络模型的鉴别器网络中，得到输出标签
Figure BDA0004157938030000071
将合成信号集合Xg输入到生成对抗网络模型的鉴别器网络中，得到输出标签/>
Figure BDA0004157938030000072
g)通过博弈的方式训练生成器网络和鉴别器网络。
h)将维度为batch*1*N维的随机噪声Ng输入到训练后的生成器网络中，输出得到增强的心电信号Ug。
本发明提出了一种基于新型生成对抗网络的心电信号增强方法。生成对抗网络模型的生成器通过采用多分支双向长短记忆神经网络与心电信号增强网络(EEA-Net)捕捉心电信号的底层特征并对心电信号进行增强，进而生成高质量的心电信号；然后使用鉴别器对真实心电信号及合成心电信号进行判断，判断其为真实信号及合成信号的概率；通过生成器和鉴别器的博弈优化，生成对抗网络可用于生成高质量的心电信号数据，为解决不平衡心电数据分类问题提供了有力的支持。
实施例1：
步骤e)包括如下步骤：
e-1)生成器网络依次由第一卷积块、第二卷积块、第三卷积块、多分支双向长短时记忆神经网络模块、EEA-Net模块、全连接层构成。
e-2)第一卷积块依次由卷积层、BatchNorm1d层、Swish激活函数层构成，将随机噪声Noisefixed输入到第一卷积块的卷积层中，输出得到特征X1-1，将特征X1-1输入到第一卷积块的BatchNorm1d层中，输出得到特征X1-2，将特征X1-2输入到第一卷积块的Swish激活函数层中，输出得到特征X1。
e-3)第二卷积块依次由卷积层、BatchNorm1d层、Swish激活函数层构成，将特征X1输入到第二卷积块的卷积层中，输出得到特征X2-1，将特征X2-1输入到第二卷积块的BatchNorm1d层中，输出得到特征X2-2，将特征X2-2输入到第二卷积块的Swish激活函数层中，输出得到特征X2。
e-4)第三卷积块依次由卷积层、BatchNorm1d层、Swish激活函数层、Max-pooling层构成，将特征X2输入到第三卷积块的卷积层中，输出得到特征X3-1，将特征X3-1输入到第三卷积块的BatchNorm1d层中，输出得到特征X3-2，将特征X3-2与特征X1-2进行拼接操作后输入到第三卷积块的Swish激活函数层中，输出得到特征X3-3，将特征X3-3输入到第三卷积块的Max-pooling层中，输出得到特征X3。
e-5)生成器网络的多分支双向长短时记忆神经网络模块由第一BiLSTM网络、第二BiLSTM网络、第三BiLSTM网络构成，将特征X3输入到第一BiLSTM网络中通过公式Xbilstm1＝concat(hL,1,hR,1)计算得到第一BiLSTM网络的输出Xbilstm1，式中concat(·)为拼接操作，hL,1为第一BiLSTM网络的前向传播最后一个时间步的隐藏状态，hR,1为第一BiLSTM网络的后向传播最后一个时间步的隐藏状态，将特征X3输入到第二BiLSTM网络中通过公式Xbilstm2＝concat(concat(hL,1,hL,2),hR,2)计算得到第二BiLSTM网络的输出Xbilstm2，式中hL,2为第二BiLSTM网络的前向传播最后一个时间步的隐藏状态，hR,2为第二BiLSTM网络的后向传播最后一个时间步的隐藏状态，将特征X3输入到第三BiLSTM网络中通过公式Xbilstm3＝concat(concat(hL,2,hL,3),hR,3)计算得到第三BiLSTM网络的输出Xbilstm3，式中hL,3为第三BiLSTM网络的前向传播最后一个时间步的隐藏状态，hR,3为第三BiLSTM网络的后向传播最后一个时间步的隐藏状态，多分支双向长短时记忆神经网络模块的最终输出为三个双向长短记忆神经网络(BiLSTM)的输出在第三个维度上的拼接结果，具体的，通过公式X4＝concat(Xbilstm1,Xbilstm2,Xbilstm3)计算得到多分支双向长短时记忆神经网络模块的最终输出特征X4。
e-6)生成器网络的EEA-Net模块由第一卷积块、第二卷积块、自适应平均池化层、第三卷积块、全连接模块构成，第一卷积块依次由卷积层、LeakyReLU激活函数层构成，第二卷积块依次由自适应卷积层、LeakyReLU激活函数层构成，第三卷积块依次由卷积层、LeakyReLU激活函数层构成，全连接模块依次由全连接层、Sigmoid激活函数层构成。
e-7)将特征X4输入到生成器网络的EEA-Net模块的第一卷积块中，输出得到特征X4-1，特征X4输入到生成器网络的EEA-Net模块的第二卷积块中，输出得到特征X4-2，将特征X4-1与特征X4-2进行拼接操作，得到拼接结果C1，将拼接结果C1分别依次输入到EEA-Net模块的自适应平均池化层、第三卷积块、全连接模块，输出得到特征信息XE，将特征信息XE与特征X4进行点乘操作后得到EEA-Net模块的最终的输出特征X5。
实施例2：
e-8)将输出特征X5输入到生成器网络的全连接层中，输出得到合成信号集合Xg。
进一步优选的，步骤e-2)中第一卷积块的卷积层的卷积核大小为1×3，步长为1，填充为1；步骤e-3)中第二卷积块的卷积层的卷积核大小为1×5，步长为2，填充为2；步骤e-4)中第三卷积块的卷积层的卷积核大小为1×3，步长为1，填充为1，步骤e-5)中第一BiLSTM网络的神经元数量为64，第二BiLSTM网络的神经元数量为128，第三BiLSTM网络的神经元数量为256，步骤e-6)中的第一卷积块的卷积层的卷积核大小为1×3，步长为1，填充为1；步骤e-6)中第二卷积块的自适应卷积层的步长为1，填充为1，其卷积核大小可以根据输入数据的特点自适应地调整，自适应平均池化层的池化核大小也可以根据输入数据的特点自适应的调整；步骤e-6)中的第三卷积块的卷积层的卷积核大小为1×5，步长为1，填充为1。
实施例3：
步骤f)包括如下步骤：
f-1)生成对抗网络模型的鉴别器网络依次由双向长短时记忆网络BiLSTM、第一全连接层、第一Swish激活函数层、第二全连接层、第二Swish激活函数层、Dropout层、第三全连接层、Sigmoid层构成。在本发明的一个实施例中，优选的，步骤f-1)中双向长短时记忆网络BiLSTM中隐藏神经元的个数为128，步骤f-1)中Dropout层的随机丢弃率为0.2。
f-2)将训练集Xtrain按照批次输入到鉴别器网络的双向长短时记忆网络BiLSTM中，得到特征X6，将特征X6依次输入到鉴别器网络的第一全连接层、第一Swish激活函数层、第二全连接层、第二Swish激活函数层、Dropout层、第三全连接层、Sigmoid层中，输出得到输出标签
Figure BDA0004157938030000101
输出标签/>
Figure BDA0004157938030000102
为0和1的集合，其中0、1为在判断输入信号的真假时所输出的标签，若为真则用1表示，若为假则用0表示。
f-3)将合成信号集合Xg按照批次输入到鉴别器网络的双向长短时记忆网络BiLSTM中，得到特征X7，将特征X7依次输入到鉴别器网络的第一全连接层、第一Swish激活函数层、第二全连接层、第二Swish激活函数层、Dropout层、第三全连接层、Sigmoid层中，输出得到输出标签
Figure BDA0004157938030000103
输出标签/>
Figure BDA0004157938030000104
为0和1的集合，其中0、1为在判断输入信号的真假时所输出的标签，若为真则用1表示，若为假则用0表示。
实施例4：
步骤g)包括如下步骤：
g-1)构造全1的真实标签Lreal，构造全0的虚假标签Lfake。
g-2)计算鉴别器的损失，鉴别器的损失为在训练过程中判断输入的真实数据所输出的标签与真实标签的差异及判断输入的虚假数据所输出的标签和虚假标签之间的交叉熵损失之和，具体的，通过公式
Figure BDA0004157938030000111
计算得到鉴别器网络的损失函数lossD。
g-3)计算生成器的损失，生成器的损失为鉴别器对合成信号的判定结果与真实标签之间的交叉熵损失及生成器合成的数据与真实数据之间的MSE损失之和，具体的通过公式
Figure BDA0004157938030000112
计算得到生成器网络的损失函数lossG，式中β和γ均为平衡因子，
Figure BDA0004157938030000113
为训练集Xtrain中的第i条心拍记录，/>
Figure BDA0004157938030000114
为合成信号集合Xg中第第i条记录，
Figure BDA0004157938030000115
优选的，β＝0.7，γ＝0.2。
g-4)利用Adam优化器，通过生成器网络的损失函数lossG训练生成器网络，通过鉴别器网络的损失函数lossD训练鉴别器网络，得到优化后的生成对抗网络模型。在本发明的一个具体实施例中，步骤g-4)中训练时生成器网络与鉴别器网络的学习率均设置为0.0002，批次大小均为128，迭代次数均为2500次，生成器网络与鉴别器网络的学习率每500次更新为原来的0.1倍。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于新型生成对抗网络的心电信号增强方法，其特征在于，包括如下步骤：
a)将采集到的心电信号进行重采样操作；
b)将重采样后的心电信号数据进行归一化处理；
c)利用Pan_Tompkin检测算法提取归一化后的心电信号的R波位置，按R波前m个采样点和R波后n个采样点将归一化后的心电信号进行心拍划分，得到心拍数据集，U＝{U1,U2,...,Ut,...,UZ}，Ut为第t条心拍记录，t∈{1,2,...,Z}，Z为心拍的条数，每条心拍记录的长度为N，每条心拍记录的维度均为1*N维；
d)将心拍数据集U以a:b:c的比例划分为训练集Xtrain、验证集Xval、测试集Xtest；
e)建立由生成器网络和鉴别器网络构成的生成对抗网络模型，将随机噪声Noisefixed按照批次大小batch输入到生成对抗网络模型的生成器网络中，输出得到合成信号集合Xg，随机噪声Noisefixed的维度为batch*1*N维；
f)将训练集Xtrain输入到生成对抗网络模型的鉴别器网络中，得到输出标签
Figure FDA0004157938020000011
将合成信号集合Xg输入到生成对抗网络模型的鉴别器网络中，得到输出标签/>
Figure FDA0004157938020000012
g)通过博弈的方式训练生成器网络和鉴别器网络；
h)将维度为batch*1*N维的随机噪声Ng输入到训练后的生成器网络中，输出得到增强的心电信号Ug。
2.根据权利要求1所述的基于新型生成对抗网络的心电信号增强方法，其特征在于：步骤a)中重采样时的采样频率为125Hz。
3.根据权利要求1所述的基于新型生成对抗网络的心电信号增强方法，其特征在于：步骤d)中a＝7，b＝1.5，c＝1.5。
4.根据权利要求1所述的基于新型生成对抗网络的心电信号增强方法，其特征在于，步骤e)包括如下步骤：
e-1)生成器网络依次由第一卷积块、第二卷积块、第三卷积块、多分支双向长短时记忆神经网络模块、EEA-Net模块、全连接层构成；
e-2)第一卷积块依次由卷积层、BatchNorm1d层、Swish激活函数层构成，将随机噪声Noisefixed输入到第一卷积块的卷积层中，输出得到特征X1-1，将特征X1-1输入到第一卷积块的BatchNorm1d层中，输出得到特征X1-2，将特征X1-2输入到第一卷积块的Swish激活函数层中，输出得到特征X1；
e-3)第二卷积块依次由卷积层、BatchNorm1d层、Swish激活函数层构成，将特征X1输入到第二卷积块的卷积层中，输出得到特征X2-1，将特征X2-1输入到第二卷积块的BatchNorm1d层中，输出得到特征X2-2，将特征X2-2输入到第二卷积块的Swish激活函数层中，输出得到特征X2；
e-4)第三卷积块依次由卷积层、BatchNorm1d层、Swish激活函数层、Max-pooling层构成，将特征X2输入到第三卷积块的卷积层中，输出得到特征X3-1，将特征X3-1输入到第三卷积块的BatchNorm1d层中，输出得到特征X3-2，将特征X3-2与特征X1-2进行拼接操作后输入到第三卷积块的Swish激活函数层中，输出得到特征X3-3，将特征X3-3输入到第三卷积块的Max-pooling层中，输出得到特征X3；
e-5)生成器网络的多分支双向长短时记忆神经网络模块由第一BiLSTM网络、第二BiLSTM网络、第三BiLSTM网络构成，将特征X3输入到第一BiLSTM网络中通过公式Xbilstm1＝concat(hL,1,hR,1)计算得到第一BiLSTM网络的输出Xbilstm1，式中concat(·)为拼接操作，hL,1为第一BiLSTM网络的前向传播最后一个时间步的隐藏状态，hR,1为第一BiLSTM网络的后向传播最后一个时间步的隐藏状态，将特征X3输入到第二BiLSTM网络中通过公式Xbilstm2＝concat(concat(hL,1,hL,2),hR,2)计算得到第二BiLSTM网络的输出Xbilstm2，式中hL,2为第二BiLSTM网络的前向传播最后一个时间步的隐藏状态，hR,2为第二BiLSTM网络的后向传播最后一个时间步的隐藏状态，将特征X3输入到第三BiLSTM网络中通过公式Xbilstm3＝concat(concat(hL,2,hL,3),hR,3)计算得到第三BiLSTM网络的输出Xbilstm3，式中hL,3为第三BiLSTM网络的前向传播最后一个时间步的隐藏状态，hR,3为第三BiLSTM网络的后向传播最后一个时间步的隐藏状态，通过公式X4＝concat(Xbilstm1,Xbilstm2,Xbilstm3)计算得到多分支双向长短时记忆神经网络模块的最终输出特征X4；
e-6)生成器网络的EEA-Net模块由第一卷积块、第二卷积块、自适应平均池化层、第三卷积块、全连接模块构成，第一卷积块依次由卷积层、LeakyReLU激活函数层构成，第二卷积块依次由自适应卷积层、LeakyReLU激活函数层构成，第三卷积块依次由卷积层、LeakyReLU激活函数层构成，全连接模块依次由全连接层、Sigmoid激活函数层构成；
e-7)将特征X4输入到生成器网络的EEA-Net模块的第一卷积块中，输出得到特征X4-1，特征X4输入到生成器网络的EEA-Net模块的第二卷积块中，输出得到特征X4-2，将特征X4-1与特征X4-2进行拼接操作，得到拼接结果C1，将拼接结果C1分别依次输入到EEA-Net模块的自适应平均池化层、第三卷积块、全连接模块，输出得到特征信息XE，将特征信息XE与特征X4进行点乘操作后得到EEA-Net模块的最终的输出特征X5；
e-8)将输出特征X5输入到生成器网络的全连接层中，输出得到合成信号集合Xg。
5.根据权利要求1所述的基于新型生成对抗网络的心电信号增强方法，其特征在于：步骤e-2)中第一卷积块的卷积层的卷积核大小为1×3，步长为1，填充为1；步骤e-3)中第二卷积块的卷积层的卷积核大小为1×5，步长为2，填充为2；步骤e-4)中第三卷积块的卷积层的卷积核大小为1×3，步长为1，填充为1，步骤e-5)中第一BiLSTM网络的神经元数量为64，第二BiLSTM网络的神经元数量为128，第三BiLSTM网络的神经元数量为256，步骤e-6)中的第一卷积块的卷积层的卷积核大小为1×3，步长为1，填充为1；步骤e-6)中第二卷积块的自适应卷积层的步长为1，填充为1；步骤e-6)中的第三卷积块的卷积层的卷积核大小为1×5，步长为1，填充为1。
6.根据权利要求1所述的基于新型生成对抗网络的心电信号增强方法，其特征在于，步骤f)包括如下步骤：
f-1)生成对抗网络模型的鉴别器网络依次由双向长短时记忆网络BiLSTM、第一全连接层、第一Swish激活函数层、第二全连接层、第二Swish激活函数层、Dropout层、第三全连接层、Sigmoid层构成；
f-2)将训练集Xtrain按照批次输入到鉴别器网络的双向长短时记忆网络BiLSTM中，得到特征X6，将特征X6依次输入到鉴别器网络的第一全连接层、第一Swish激活函数层、第二全连接层、第二Swish激活函数层、Dropout层、第三全连接层、Sigmoid层中，输出得到输出标签
Figure FDA0004157938020000041
f-3)将合成信号集合Xg按照批次输入到鉴别器网络的双向长短时记忆网络BiLSTM中，得到特征X7，将特征X7依次输入到鉴别器网络的第一全连接层、第一Swish激活函数层、第二全连接层、第二Swish激活函数层、Dropout层、第三全连接层、Sigmoid层中，输出得到输出标签
Figure FDA0004157938020000042
7.根据权利要求6所述的基于新型生成对抗网络的心电信号增强方法，其特征在于：步骤f-1)中双向长短时记忆网络BiLSTM中隐藏神经元的个数为128，步骤f-1)中Dropout层的随机丢弃率为0.2。
8.根据权利要求6所述的基于新型生成对抗网络的心电信号增强方法，其特征在于，步骤g)包括如下步骤：
g-1)构造全1的真实标签Lreal，构造全0的虚假标签Lfake；
g-2)通过公式
Figure FDA0004157938020000051
计算得到鉴别器网络的损失函数lossD；
g-3)通过公式
Figure FDA0004157938020000052
计算得到生成器网络的损失函数lossG，式中β和γ均为平衡因子，
Figure FDA0004157938020000053
为训练集Xtrain中的第i条心拍记录，/>
Figure FDA0004157938020000054
为合成信号集合Xg中第第i条记录，/>
Figure FDA0004157938020000055
g-4)利用Adam优化器，通过生成器网络的损失函数lossG训练生成器网络，通过鉴别器网络的损失函数lossD训练鉴别器网络，得到优化后的生成对抗网络模型。
9.根据权利要求8所述的基于新型生成对抗网络的心电信号增强方法，其特征在于：β＝0.7，γ＝0.2。
10.根据权利要求8所述的基于新型生成对抗网络的心电信号增强方法，其特征在于：步骤g-4)中训练时生成器网络与鉴别器网络的学习率均设置为0.0002，批次大小均为128，迭代次数均为2500次，生成器网络与鉴别器网络的学习率每500次更新为原来的0.1倍。
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