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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.12
- 수록면
- 74 - 82 (9page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2024.61.12.74
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수면무호흡증(Sleep Apnea)은 전 세계적으로 심각한 건강 문제를 일으키는 질환으로, 주로 수면 중 상부 기도의 폐쇄로 인해 발생한다. 현재 수면무호흡증의 표준 진단 방법인 수면다원검사(Polysomnography, PSG)는 높은 비용과 복잡성 등의 한계가 있다. 본 연구에서는 수면 중 발생하는 소리 데이터를 활용하여 수면무호흡증을 탐지하는 비침습적 방법을 제안하였다. 소리 데이터는 MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)로 특징을 추출하였으며, 1D CNN 기반의 ResNet(Residual Network) 모델을 통해 분류를 수행하였다. 실험 결과, 제안된 모델은 5겹 교차 검증을 통해 평균 정확도(Accuracy) 97.8%, 재현율(Recall) 97.7%, 민간도(Precision) 97.9%, AUC 0.978의 성능을 달성하였다. 향후 연구에서는 데이터셋을 확장하고 다양한 딥러닝 모델을 실험하여 모델의 성능을 더욱 향상시킬 계획이다. 본 연구는 수면무호흡증 탐지의 정확성을 높이고, 효율적인 건강 관리 시스템 구축에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 성능 평가
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (8)
참고문헌 신청
Seung Hoon Lee, "Diagnostic aspects of polysomnography in obstructive sleep apnea,“ Journal of Korean Medical Association, vol. 55, no. 2, pp. 138-145, 2012.
V. Le, D. Kim, E. Cho, H. Jang, R. Reyes, H. Kim, D. Lee, I. Y. Yoon, J. Hong, J. W. Kim, "Real-time detection of sleep apnea based on breathing sounds and prediction reinforcement using home noises: algorithm development and validation," J. Med. Internet Res., vol. 25, no. 1, pp. e44818, Feb. 2023.
S. Serrano, L. Patané, O. Scarpa, M. Scarpa, "Detection and classification of obstructive sleep apnea using audio spectrogram analysis," Electronics, vol. 13, no. 2567, June 2024.
H. Luo, H. Li, Y. Lu, X. Lin, L. Zhou, M. Wang, "Design of embedded real-time system for snoring and OSA detection based on machine learning," Measurement, vol. 214, no. 1, pp. 112802, May 2023.
L. Ding, J. Peng, L. Song, X. Zhang, "Automatically detecting apnea-hypopnea snoring signal based on VGG19 + LSTM," Biomed. Signal Process. Control, vol. 80, pp. 104351, Jan. 2023.
V. Le, D. Kim, E. Cho, H. Jang, R. Reyes, H. Kim, D. Lee, I. Y. Yoon, J. Hong, J. W. Kim, "Real-time detection of sleep apnea based on breathing sounds and prediction reinforcement using home noises: algorithm development and validation," J. Med. Internet Res., vol. 25, no. 1, pp. e44818, Feb. 2023.
S. Serrano, L. Patané, O. Scarpa, M. Scarpa, "Detection and classification of obstructive sleep apnea using audio spectrogram analysis," Electronics, vol. 13, no. 2567, June 2024.
H. Luo, H. Li, Y. Lu, X. Lin, L. Zhou, M. Wang, "Design of embedded real-time system for snoring and OSA detection based on machine learning," Measurement, vol. 214, no. 1, pp. 112802, May 2023.
L. Ding, J. Peng, L. Song, X. Zhang, "Automatically detecting apnea-hypopnea snoring signal based on VGG19 + LSTM," Biomed. Signal Process. Control, vol. 80, pp. 104351, Jan. 2023.
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