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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 1,932 - 1,936 (5page)
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Diagnosing an arrhythmia requires time and labor for a cardiologist, and patients are discomfort due to many electrodes. To solve this problem, automatic arrhythmia classification studies have been conducted. However, existing studies have not been considered in terms of the interpretability of the classifier, and it is unreliable since the results could be catastrophic when machine learning could not provide accurate predictions. To solve this problem, we propose an ECG-based arrhythmia classifier that uses deep reinforcement learning to find optimal features in order to increase the interpretability. The deep reinforcement learning agent selects the features received as input during the training process, and gives high weights to frequently selected features, so that the most selected features become the optimal features. The proposed classifier proved its performance with F1-score (N:95.1%, S: 35.7%, V:81.7%), and showed similar or superior classification performance compared with the existing three traditional machine learning classifiers (SVM, Random Forest, LDA). Therefore, this paper improved the interpretability of the proposed classification model as well as its excellent performance.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론
참고문헌
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