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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
Joo Hyeon Im (Seoul National Univ.) Sooho Kim (OnePredict) In Chan Lee (Seoul National Univ.) Jin-Oh Hahn (University of Maryland) Byeng D. Youn (Seoul National Univ.)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2020년 학술대회
발행연도
2020.12
수록면
1,106 - 1,109 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

Diagnosis of Abdominal Aortic Aneurysm Status based on Blood Pressure Waveform Data using Deep Learning
Joo Hyeon Im ,  In Chan Lee ,  Donghyu Lee 외 3명 대한기계학회 춘추학술대회 2021.11 학술대회자료

2020

Deep Neural Network based Disease Severity Regression for Diagnosis of Abdominal Aortic Aneurysm
Joo Hyeon Im ,  Sooho Kim ,  In Chan Lee 외 2명 대한기계학회 춘추학술대회 2020.12 학술대회자료

초록· 키워드

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This paper proposes an abdominal aortic aneurysm severity regression algorithm by combining a physical model and deep learning. There are three typical problems in providing personalized medical service: 1) insufficiency of data, 2) dispersion of disease severity, 3) lack of individuality. In this study, blood pressure waveform data was obtained by implementing AAA in arterial tree simulation model. The data was acquired when there was a disease and when it was normal, and individual diversity was given through parameter change. Also, the shape of the aortic aneurysm was made into four types. The data showed a similar tendency to the blood pressure waveform in the presence of an aneurysm in the literature. Severity regression was performed through a deep neural network using data from blood pressure waveforms with various severity levels as input. As a result, it was confirmed that the regression performed well through the deep neural network.
#Cardiovascular disease #Abdominal aortic aneurysm(AAA) #Severity regression #Blood pressure data #Deep neural network (DNN)

목차

Abstract
1. Introduction
2. Background
3. Methodology
4. Results
5. Discussion
6. Conclusions
참고문헌

참고문헌 (0)

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