비정상심박 검출을 위해 영상화된 심전도 신호를 이용한 비교학습 기반 딥러닝 알고리즘

배진경; 곽민수; 노경갑; 이동규; 박대진; 이승민

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자료유형: 학술저널

저자정보: 배진경 (대구과학고등학교) 곽민수 (대구과학고등학교) 노경갑 (대구과학고등학교) 이동규 (경북대학교) 박대진 (경북대학교) 이승민 (경북대학교)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제26권 제1호

발행연도: 2022.1

수록면: 30 - 40 (11page)

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심전도 신호는 개인에 따라 형태와 특징이 다양하므로, 하나의 신경망으로는 분류하기가 어렵다. 주어진 데이터를 직접적으로 분류하는 것은 어려우나, 대응되는 정상 데이터가 있을 경우, 이를 비교하여 정상 및 비정상을 분류하는 것은 상대적으로 쉽고 정확하다. 본 논문에서는 템플릿 군을 이용하여 대표정상심박 정보를 획득하고, 이를 입력 심박에 결합함으로써 심박을 분류한다. 결합된 심박을 영상화한 후, 학습 및 분류를 진행하여, 하나의 신경망으로도 다양한 레코드의 비정상심박을 검출이 가능하였다. 특히, GoogLeNet, ResNet, DarkNet 등 다양한 신경망에 대해서도 비교학습 기법을 적용한 결과, 모두 우수한 검출성능을 가졌으며, GoogLeNet의 경우 99.72%의 민감도로, 실험에 사용된 신경망 중 가장 우수한 성능을 가졌음을 확인하였다.

#심전도 #딥러닝 #CNN #템플릿 군 #비정상심박 검출 #Electrocardiogram #Deep learning #Convolutional neural network #Template cluster #Abnormal beat detection

참고문헌 (18)

참고문헌 신청

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