心血管疾病一直严重威胁着人类的生命健康安全,高居全球非传染性疾病死因首位。远程心电监测系统能以其便捷高效的诊疗服务模式对预防、检测和治疗心血管疾病发挥着重要作用。但是,如何实现高效率、高精度的心电信号智能化分析,是目前远程心电监测系统所面临的主要挑战。传统的心电分析方法具有诊断效率低、精度不高、适应性差、泛化能力弱及智能化水平低等问题,不能满足对心电信号（Electrocardiogram,ECG）多样性、多变性特点的分析需求。远程心电监测系统是一类CPS,运用人工智能技术增强其功能,是当前心电监测技术研究的前沿问题。人工智能技术以数据驱动且无需外部假设条件,具有很强的特征提取能力和泛化能力,为推动新型智慧医疗体系的发展提供了有力的技术支持和工具。本文针对远程心电信号智能化分析过程中的降噪预处理、特征分割描绘、心律失常分类识别等关键任务,从算法模型层面研究AI技术在心电信号智能化分析中的应用,旨在提高远程心电医疗的智能化水平。本文主要工作及学术贡献有:（1）提出了一种基于生成对抗网络（Generative Adversarial Networks,GAN）的心电信号智能降噪方法。针对远程环境下采集的ECG信号含有多种类型噪声干扰的问题,本文以一种新的对抗降噪视角将GAN模型的分布特征学习能力应用到ECG信号的降噪研究中,有助于学习不同噪声类型的复杂分布特征,实现了对ECG信号中包含的多种噪声类型的智能降噪。进一步地,本文设计了新的损失函数稳定了GAN模型的训练过程,从局部和全局的角度捕获ECG信号的重要特征,使降噪后的ECG信号能够保留其医用价值而不失真。基于MIT-BIH心电数据库的实验结果表明,本文所提出的方法优于其他先进方法,并将信噪比SNR平均提升了约62%,具有良好的降噪能力,适应性强。（2）提出了一种基于编码器-解码器（Encoder-Decoder）模型的心电信号智能分割方法。针对ECG信号所具有的多样性和多变性特点,本文利用编码器-解码器模型优越的特征提取能力提取ECG信号中的隐藏特征并生成相应的矩形波分割描绘结果,实现了对ECG信号中P波、QRS波群和T波起止点的分割描绘。进一步地,本文设计了一种知识编码和对齐方法,将不同类型的医学知识融入ECG信号的分割描绘过程中,提高了模型对ECG信号的分割描绘性能以及对不同个体ECG信号的适应性。在QT心电数据库上的实验结果表明,本文所提出的方法能够准确高效地描绘出心电信号中的关键点位置,平均灵敏度和查准率结果分别高达99.62%和99.81%,并且能在噪声干扰的情况下取得90%以上的灵敏度和查准率。（3）提出了一种人机协同知识表示的可解释性心律失常分类方法。针对心律失常分类识别问题,提出了一种适用于ECG信号特征的可解释性心律失常分类识别方法。针对深度心律失常分类模型端到端的“黑盒”问题,本文设计了一种人机协同知识表示用于心律失常分类识别,提高了模型的可解释性。利用自编码器结合监督学习和无监督学习设计了一种两任务学习方法生成人机协同知识表示,有利于提取ECG信号中的多层次隐藏特征。针对模型的交互性差这一问题,建立了一种人在环中（Human-in-the-loop,HIL）的交互诊断机制来干预深度模型的推理过程,以此来提高模型的交互能力和分类性能。在MIT-BIH心律失常数据库上的实验结果表明,本文所提出的方法能够对心律失常进行有效分类的同时提供可解释性的分类依据,并且该方法可以通过使用HIL机制调整人工编码知识来提高模型的交互性和分类性能。本文提出的远程医疗环境下心电信号的智能分析方法,可有效提高医生的工作效率,减轻远程医疗环境带来的问题,对及早地预防、检测和治疗心血管疾病,提升远程心电监测系统的智能化水平,缓解我国医疗资源匮乏不均和医疗体系失衡问题,都具有重大意义。