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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국감성과학회 감성과학 감성과학 제10권 제2호
발행연도
2007.1
수록면
147 - 154 (8page)

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활동을 기록한 심전도는 심장의 상태에 대한 가치 있는 임상 정보를 제공한다. 지금까지 심전도를 이용한 심장 질환 진단 알고리즘에 대한 많은 연구가 진행되어 왔으나, 심장 질환에 대한 국내 진단 결과의 부정확성 때문에 외국의 진단 알고리즘을 사용하고 있다. 이 논문에서는 원시 심전도 데이터로부터 심장 질환 진단의 파라미터인 ST-segment 추출 방법을 제안한다. ST-segment는 관상동맥 질환 예측에 활용되므로 데이터마이닝의 분류기법을 적용하여 질환을 예측한다. 또한 연관규칙 마이닝을 통해 환자들의 임상 데이터로부터 심장 질환자들의 임상적 특징을 예측한다.
#심전도 #데이터마이닝 #분류 #연관규칙 #ST-segment #ECG #ST-segment #data mining #classification #association rule

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/ 1990 / Annals NY Aca-demy of Sciences google schola Agrawal R / 1993 / Mining association rules between sets of items in large database the ACM SIGMOD Conference on Management of Data : 207 ~ 216 google schola Agrawal R / 1994 / Fast Algorithms for Mining Association Rules in Large Database of the 1994 International Conference on VLDB : 487 ~ 499 google schola Domingos P / 1997 / On the optimality of the Simple Bayesian Classifier under Zero-One Loss 29 : 103 ~ 130 google schola Drew, Kirchoff / 1999 / Multi-lead ST segment monitoring in patients with acute coronary syndromes: A consensus statement for health care professionals 8 (6) : 372 ~ 386 google schola

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