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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
대한의용생체공학회 의공학회지 의공학회지 제24권 제2호
발행연도
2003.1
수록면
99 - 106 (8page)

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본 논문에서는 정신질환 진단을 위하여 뇌파신호를 판별하는 방법을 제안하였다． 정신질환의 한 종류인 정신분열증 환자의 뇌파와 정상인의 뇌파를 분류하기 위하여 제안한 방법에서는 기본적으로 웨이블릿 변환과 인공 신경망을 이용하였다． 뇌파 신호에 웨이블릿 변환을 적용하여 각각 알파， 베타， 세타 그리고 델타파에 해당하는 주파수 대역의 웨이블릿 계수를 구한 다음． 각각의 주파수 대역에 대한 웨이블릿 계수들의 크기 , 평균 및 분산들을 인공 신경망의 입력 데이터로 이용하였다． 인공 신경망은 2개의 은닉층을 갖는 4층의 피드포워드 회로망 구조를 가지며 학습에는 역전파 학습 알고리듬을 이용하였다． 정신분열증의 판별시스템은 19 채널의 뇌파신호에 대응하는 19개의 인공신경망으로 구성되었고 정상인과 정신분 열증 환자에 대하여 각각 100％ 와 86. 67％ 의 정확도를 보여주었다
#EEG. schizophrenia #wavelet transform #ANN

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