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학술대회자료
저자정보
박채훈 (대구대학교) 조익성 (대구대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 한국정보통신학회 2020년도 춘계종합학술대회 논문집 제24권 제1호
발행연도
2020.7
수록면
274 - 277 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

QRS 특징점 기반의 부정맥 분류
박채훈 ,  조익성 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 2020.10 학술대회자료
AR 기반의 특징점 추출과 딥러닝을 통한 부정맥 분류
박채훈 ,  조익성 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 2020.07 학술대회자료

초록· 키워드

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부정맥 분류를 위한 기존 연구들은 분류의 정확성을 높이기 위해 신경회로망(Artificial Neural Network), 기계학습(Machine Learning) 등을 이용한 방법이 연구되어 왔다. 특히 딥러닝은 신경회로망의 문제인 은닉층 개수의 한계를 해결함으로 인해 인공 지능 기반의 부정맥 분류에 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 AR 기반의 특징점 추출과 딥러닝을 통한 부정맥 분류 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 잡음을 제거한 ECG신호에서 R파를 검출하고 자기 회귀 모델을 통하여 최적의 QRS와 RR간격 을 추출하였다. 이후 딥러닝을 통한 지도학습 방법으로 가중치를 학습시키고 부정맥을 분류하였다. 제안된 방법의 타당성 평가를 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 통해 각 파라미터에 따른 훈련 및 검증 정확도를 확인하였다. 성능 평가 결과 PVC는 약 97% 이상의 평균 분류율을 나타내었다.
#AR #Deep learning #PVC #QRS #RR

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안한 방법
Ⅲ. 실험 결과 및 고찰
Ⅳ. 결론
References

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