MSEMG: Surface Electromyography Denoising with a Mamba-based Efficient Network

📄 arXiv: 2411.18902v2 📥 PDF

作者: Yu-Tung Liu, Kuan-Chen Wang, Rong Chao, Sabato Marco Siniscalchi, Ping-Cheng Yeh, Yu Tsao

分类: eess.SP, cs.LG

发布日期: 2024-11-28 (更新: 2025-02-19)

备注: In ICASSP 2025-2025 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)

💡 一句话要点

提出MSEMG：一种基于Mamba的高效网络，用于表面肌电信号降噪。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 表面肌电信号 心电干扰 信号降噪 Mamba模型 状态空间模型

📋 核心要点

  1. 传统sEMG降噪方法在去除ECG干扰方面效果有限，神经网络方法虽有潜力，但效率和效果难以兼顾。
  2. MSEMG系统结合Mamba状态空间模型与卷积神经网络，旨在构建一个轻量级且高效的sEMG降噪模型。
  3. 实验结果表明，MSEMG在sEMG降噪任务中优于现有方法，能够以更少的参数生成更高质量的信号。

📝 摘要（中文）

表面肌电信号(sEMG)记录容易受到心电信号(ECG)的干扰，尤其是在监测的肌肉靠近心脏时。传统基于信号处理的方法，如高通滤波和模板减法，已被用于去除ECG干扰，但效果往往有限。最近，基于神经网络的方法在sEMG降噪方面显示出更大的潜力，但它们仍然难以平衡效率和效果。本研究介绍了一种新颖的系统MSEMG，它将Mamba状态空间模型与卷积神经网络相结合，作为一个轻量级的sEMG降噪模型。我们使用来自非侵入式自适应假肢数据库的sEMG数据和来自MIT-BIH正常窦性心律数据库的ECG信号评估了MSEMG。结果表明，MSEMG优于现有方法，以更少的参数生成更高质量的sEMG信号。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决表面肌电信号(sEMG)中来自心电信号(ECG)的干扰问题。现有基于信号处理的方法，如高通滤波和模板减法，在去除ECG伪迹时效果不佳。而现有的基于神经网络的方法虽然有潜力，但通常计算复杂度高，难以在资源受限的环境中部署，无法很好地平衡降噪效果和计算效率。

核心思路：论文的核心思路是利用Mamba状态空间模型在序列建模方面的优势，以及卷积神经网络在特征提取方面的能力，构建一个轻量级且高效的sEMG降噪模型。Mamba模型能够有效地捕捉sEMG信号的时序依赖关系，而卷积神经网络则可以提取局部特征，两者结合可以更好地去除ECG干扰。

技术框架：MSEMG系统主要由两个模块组成：一个卷积神经网络(CNN)和一个Mamba状态空间模型。首先，CNN用于提取sEMG信号的局部特征。然后，Mamba模型利用这些特征进行时序建模，从而更好地去除ECG干扰。整个框架采用端到端的方式进行训练。

关键创新：该论文的关键创新在于将Mamba状态空间模型引入到sEMG降噪任务中。Mamba模型具有线性复杂度，相比于传统的循环神经网络(RNN)和Transformer模型，在处理长序列时更加高效。此外，论文还巧妙地将Mamba模型与卷积神经网络相结合，充分利用了两者的优势。

关键设计：在网络结构方面，CNN部分采用了轻量级的设计，以减少计算复杂度。Mamba模型的具体参数设置（如状态维度、选择机制等）未知，论文中可能未详细描述。损失函数可能采用了均方误差(MSE)或其他适用于信号降噪的损失函数。具体的训练细节（如优化器、学习率等）也可能影响模型的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MSEMG在sEMG降噪任务中优于现有方法。具体而言，MSEMG能够以更少的参数生成更高质量的sEMG信号，表明其在效率和效果之间取得了更好的平衡。论文中可能提供了具体的性能指标，如信噪比(SNR)或均方根误差(RMSE)，以及与其他基线方法的对比数据，但具体数值未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种场景，如假肢控制、康复训练、运动分析等。通过提高sEMG信号的质量，可以改善假肢控制的精度和灵敏度，为康复训练提供更准确的反馈，并为运动分析提供更可靠的数据。未来，该方法有望应用于可穿戴设备，实现实时的sEMG信号降噪。

📄 摘要（原文）

Surface electromyography (sEMG) recordings can be contaminated by electrocardiogram (ECG) signals when the monitored muscle is closed to the heart. Traditional signal processing-based approaches, such as high-pass filtering and template subtraction, have been used to remove ECG interference but are often limited in their effectiveness. Recently, neural network-based methods have shown greater promise for sEMG denoising, but they still struggle to balance both efficiency and effectiveness. In this study, we introduce MSEMG, a novel system that integrates the Mamba state space model with a convolutional neural network to serve as a lightweight sEMG denoising model. We evaluated MSEMG using sEMG data from the Non-Invasive Adaptive Prosthetics database and ECG signals from the MIT-BIH Normal Sinus Rhythm Database. The results show that MSEMG outperforms existing methods, generating higher-quality sEMG signals using fewer parameters.