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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.1
- 수록면
- 37 - 43 (7page)
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최근 심전도 (ECG) 신호를 사용하여 심장병을 진단하는 많은 연구가 이루어지고 있다. 이러한 심전도 신호는 비정상적인 심장 상태를 나타내는 부정맥을 모니터링하고 진단하는 데 유용하게 쓰인다. 본 논문에서는 1차원 합성곱 신경망을 사용하여 ECG 신호에 대하여 부정맥을 분류하는 시스템을 제안한다. 제안하는 신경망 알고리즘은 부정맥신호의 특징을 세밀하게 추출하도록 4개의 합성곱 계층으로 구성하고 매개변수를 최적화하도록 설계되었다. MIT-BIH 부정맥 데이터베이스에 대해 학습한 신경망은 시뮬레이션을 통해 99% 이상의 정확도의 분류 성능을 가진다는 것을 보여준다. 비교적 합성곱 커널의 개수가 많을수록 ECG 신호의 특성을 더 잘 나타내기 때문에 좋은 성능을 나타내는 것으로 분석되었다. 또한 제안된 신경망을 활용한 실제 시스템을 구현하여 실시간으로 부정맥을 분류하는 결과를 검증하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안 시스템
Ⅲ. 구현 결과
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (8)
참고문헌 신청
S.W. Kim, and S.C. Shin, “Realization of a Wearable ECG Monitoring System for Mobile Healthcare,” The Proceeding of the KIPS Fall Conference 2018, pp.453-456, 2018.
O.T. Inan, L.G. Gregory, and T.A. Kovacs, “Robust Neural- Network-Based Classification of Premature Ventricular Contractions Using wavelet Transform and Timing Interval Features,” IEEE Transaction on biomedical engineering, vol. 53, no. 12, pp. 2507-2512, Dec. 2006.
R.J. Martis, U. R. Acharya, and L.C. Min, “ECG beat classification using PCA, ILDA, ICA and Discrete Wavelet Transform,” Biomedical Signal Processing and Control, vol. 8, pp. 437-448, 2013.
V. Mondejar-Guerra, J. Novo, J. Rouco, M.G. Penedo, and M. Ortega, “Heartbeat classification fusing temporal and morphological information of ECGs via ensemble of classifiers,” Biomedical Signal Processing and Control, vol. 47, pp. 41-48, 2019.
O.Yildirim, P. Plawiak, R-S Tan, and U. R. Acharya, “Arrhythmia detection using deep convolutional neural network with long duration ECG signals,” Computers in Biology and Medicine, vol. 102, pp. 411-420, 2018.
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