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저자정보
주윤하 (서울대학교) 조영재 (분당서울대병원) 이정찬 (서울대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 신뢰성부문 2021년도 춘계학술대회 논문집
발행연도
2021.4
수록면
98 - 98 (1page)

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원심 혈액 펌프 내부에서 발생하는 혈전은 의료진의 육안 검사에 의존하며, 이에 대응이 어렵다. 이런 문제를 해결하기 위해 펌프에서 발생하는 진동을 이용하여 혈전을 진단하는 연구들이 있다. 본 연구에서는 결함진단에서 사용하는 다양한 상태지표를 적용 및 합성곱 신경망을 적용하여 정확도를 향상시킬 수 있는지 분석한다. 방법: 혈전 모델과 모의 시스템을 사용하여 체외 테스트를 수행했다. 3 차원 프린터와 실리콘을 사용하여 다양한 모양과 크기의 혈전 모델을 제작했다. 제작한 모델을 펌프헤드에 넣고, 기계를 작동시켰으며, 이 때 발생하는 진동을 가속도 센서로 측정했다. 측정한 데이터 ... 전체 초록 보기
#Centrifugal blood pump(원심성 혈액 펌프) #Fault diagnosis(고장 진단) #Thrombus(혈전) #Condition indicator(상태지표) #Kurtosis(첨도) #Convolutional neural network(합성곱 신경망)

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