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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.7
- 수록면
- 29 - 36 (8page)
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본 논문에서는 딥러닝 모델을 이용하여 모바일 기기의 심전도 신호 측정 데이터를 분류한다. 비정상 심장박동을 높은 정확도로 분류하기 위해 딥러닝 모델의 구성 요소 세 가지를 선정하고 요소의 조건 변화에 따른 분류 정확도를 비교한다. 심전도 신호 데이터의 특징을 스스로 추출할 수 있는 CNN 모델을 적용하고 모델을 구성하는 모델의 깊이, 최적화 방법, 활성화 함수의 조건을 변경하여 총 48개의 조합의 성능을 비교한다. 가장 높은 정확도를 보이는 조건의 조합을 도출한 결과 컨볼루션 레이어 19개, 최적화 방법 SGD, 활성화 함수 Mish를 적용하였을 때 정확도 97.88%로 모든 조합 중 가장 높은 분류 정확도를 얻었다. 이 실험에서 CNN을 활용한 1-채널 심전도 신호의 특징 추출과 비정상 박동 검출의 적합성을 확인하였다.
목차
[Abstract]
[요약]
I. Introduction
II. Preliminaries
III. Configuration for Deep Learning Model
IV. Experimental Results
V. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (3)
참고문헌 신청
Pławiak, P. / 2020 / Novel deep genetic ensemble of classifiers for arrhythmia detection using ECG signals / Neural Computing and Applications 32(15):11137~11161
Goldberger, A / 2000 / PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet: Components of a new research resource for complex physiologic signals / Circulation 101(23):e215~e220
Kiranyaz, S. / 2015 / Real-time patient-specific ECG classification by 1-D convolutional neural networks / IEEE Transactions on Biomedical Engineering 63(3):664~675
Goldberger, A / 2000 / PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet: Components of a new research resource for complex physiologic signals / Circulation 101(23):e215~e220
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