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The recent advancements in electrocardiogram (ECG) diagnostic technologies have addressed the challenges of data imbalance and rare cardiac anomaly detections. However, arrhythmia detection, in particular, requires attention owing to the varied causes of arrhythmia and the critical need for early diagnosis and preventive treatment. Traditional Holter monitors, while widely used, have several limitations: restricted usage duration, noise filtering from daily activities, and lack of real-time alarm functionality. To overcome these constraints, we developed a long-term continuous ECG monitoring system and designed a convolutional neural network (CNN)-based artificial intelligence (AI) algorithm for classifying cardiac anomalies, thereby introducing a novel approach for arrhythmia detection. Future research should prioritize the quantitative analysis of ECG signals and enhancement of arrhythmia detection algorithms. Leveraging CNN- and AI-based advancements is expected to significantly improve both the reliability and accessibility of clinical diagnostics and emergency medical services. These innovations hold promise for making substantial contributions to the early diagnosis and prevention of cardiovascular diseases.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 연구 방법
3. 실험 및 고찰
4. 결론
REFERENCES
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