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비정상 ECG 진단의 에너지 효율적인 재구성 가능한 가속을 위한 OpenCL 기반 FPGA-GPU 혼합 계층 적응 처리 알고리즘 할당
Adaptive Processing Algorithm Allocation on OpenCL-based FPGA-GPU Hybrid Layer for Energy-Efficient Reconfigurable Acceleration of Abnormal ECG Diagnosis 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.25 no.10, 2021년, pp.1279 - 1286  

이동규 (School of Electronic and Electrical Engineering, Kyungpook National University) ,  이승민 (School of Electronic and Electrical Engineering, Kyungpook National University) ,  박대진 (School of Electronic and Electrical Engineering, Kyungpook National University)

초록
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Electrocardiogram (ECG) 신호는 심장의 이상을 조기에 진단하기 위한 좋은 지표이다. ECG 신호는 사람마다 기준이 되는 정상 신호의 형태가 다르고, 진단에 많은 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 ECG 신호 진단을 효율적으로 가속하기 위한 OpenCL을 기반 FPGA-GPU 혼합 계층 적응형 플랫폼을 제안한다. 플랫폼에서 MIT-BIH 부정맥 신호데이터의 19870개 ECG 신호를 진단한 결과 FPGA 가속기는 진단 시간이 1.15s로 소프트웨어로 실행했을 때보다 89.94% 감소하였고, 전력 소모는 84.0% 감소하였다. GPU 가속기는 실행 시간이 소프트웨어 대비 83.56% 감소한 1.87s였으며, 전력 소모는 62.3% 감소하였다. 제안하는 FPGA-GPU 혼합 플랫폼은 FPGA 가속기보다 진단 속도가 느리지만 GPU를 이용하여 상황에 따라 유연한 알고리즘을 동작할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The electrocardiogram (ECG) signal is a good indicator for early diagnosis of heart abnormalities. The ECG signal has a different reference normal signal for each person. And it requires lots of data to diagnosis. In this paper, we propose an adaptive OpenCL-based FPGA-GPU hybrid-layer platform to e...

주제어

#심전도 진단   #가속  

표/그림 (11)

참고문헌 (11)

  1. A. Ghosh, D. Chakraborty, and A. Law, "Artificial intelligence in internet of things," CAAI Transactions on Intelligence Technology, vol. 3, no. 4, pp. 208-218, 2018. 

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  2. Y. A. Qadri, A. Nauman, Y. B. Zikria, A. V. Vasilakos, and S. W. Kim, "The future of healthcare internet of things: A survey of emerging technologies," in IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 22, no. 2, pp. 1121-1167, 2020. 

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  3. H. Kim, R. F. Yazicioglu, T. Torfs, P. Merken, H. Yoo, and C. V. Hoof, "A low power ECG signal processor for ambulatory arrhythmia monitoring system," 2010 Symposium on VLSI Circuits, pp. 19-20, 2010. 

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  6. D. Lee, S. Lee, and D. Park, "FPGA-based cloudification of ECG signal diagnosis acceleration," in The 12th International Conference on Ubiquitous and Future Networks (ICUFN), 2021. 

  7. D. Lee, S. Lee, S. Oh, and D. Park, "Energy-efficient FPGA accelerator with fidelity-controllable sliding-region signal processing unit for abnormal ECG diagnosis on IoT edge device," in IEEE Access, 2021. 

  8. D. Lee and D. Park, "Hardware and software co-design platform for energy-efficient FPGA Accelerator Design," Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 25, no. 1, pp. 20-26, 2021. 

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  9. S. Lee, Y. Jeong, J. Kwak, D. Park, and K. H. Park, "Advanced real-time dynamic programming in the polygonal approximation of ECG signals for a lightweight embedded device," in IEEE Access, vol. 7, pp. 162850-162861, 2019. 

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  10. K. Matas, T. La, N. Grunchevski, K. Pham, and D. Koch, "Invited tutorial: FPGA hardware security for datacenters and beyond," in Proceedings of the 2020 ACM/SIGDA International Symposium on Field-Programmable Gate Arrays, pp. 11-20, 2020. 

  11. G. B. Moody and R. G. Mark, "The MIT-BIH arrhythmia database on cd-rom and software for use with it," in IEEE Proceedings Computers in Cardiology, pp. 185-188, 1990. 

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