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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.12
- 수록면
- 1,175 - 1,179 (5page)
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본 논문에서는 뇌파 신호를 이용하여 환자의 경련을 감지하는 순환 CNN (Convolutional Neural Networks)을 제안한다. 제안 된 방법은 뇌파 신호의 스펙트럼 특성과 전극의 위치를 보존하기 위해 영상으로 데이터를 매핑하여 처리하였다. 스펙트럼 전처리 과정을 거친 후 CNN에 입력하고 공간 및 시간 특성을 웨이블릿 변환(wavelet transform)없이 추출하여 발작을 검출하였다. 여기에 사용된 보스턴 매사추세츠 공과 대학 (Boston Massachusetts Institute of Technology, CHB-MIT) 아동병원의 데이터셋 결과는 시간당 0.85의 민감도와 90 %의 위양성 비율 (FPR)을 보였다.
목차
Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
References
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