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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 1,449 - 1,452 (4page)
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본 논문은 PPG신호의 형태학적 특징을 활용한 딥러닝 기반의 혈압 추정 방법을 제안한다. 전처리 및 정제를 거친 8초 길이의 PPG 신호에서 31개의 형태학적 특징을 추출한 후 모델 학습을 진행하는 hand-crafted 특징 기반 branch와 신경망이 스스로 특징을 추출하게 하는 deep-learned 특징 기반의 branch를 concatenate 하여 2-branch CNN-LSTM 프레임워크를 설계한 후 수축기 혈압(SBP), 이완기 혈압(DBP)을 각각 추정한다. 모델의 추정오차 평가 결과 SBP 및 DBP의 Mean Absolute Error 값은 각각 9.462mmHg, 5.675mmHg를 나타내었으며, 종합적인 성능을 평가하기 위한 Total MAE는 7.568mmHg를 나타내었다.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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