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비정상심박 검출을 위해 영상화된 심전도 신호를 이용한 비교학습 기반 딥러닝 알고리즘
Comparative Learning based Deep Learning Algorithm for Abnormal Beat Detection using Imaged Electrocardiogram Signal 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.26 no.1, 2022년, pp.30 - 40  

배진경 (Daegu Science High School) ,  곽민수 (Daegu Science High School) ,  노경갑 (Daegu Science High School) ,  이동규 (School of Electronic and Electrical Engineering, Kyungpook National University) ,  박대진 (School of Electronic and Electrical Engineering, Kyungpook National University) ,  이승민 (School of Electronic and Electrical Engineering, Kyungpook National University)

초록
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심전도 신호는 개인에 따라 형태와 특징이 다양하므로, 하나의 신경망으로는 분류하기가 어렵다. 주어진 데이터를 직접적으로 분류하는 것은 어려우나, 대응되는 정상 데이터가 있을 경우, 이를 비교하여 정상 및 비정상을 분류하는 것은 상대적으로 쉽고 정확하다. 본 논문에서는 템플릿 군을 이용하여 대표정상심박 정보를 획득하고, 이를 입력 심박에 결합함으로써 심박을 분류한다. 결합된 심박을 영상화한 후, 학습 및 분류를 진행하여, 하나의 신경망으로도 다양한 레코드의 비정상심박을 검출이 가능하였다. 특히, GoogLeNet, ResNet, DarkNet 등 다양한 신경망에 대해서도 비교학습 기법을 적용한 결과, 모두 우수한 검출성능을 가졌으며, GoogLeNet의 경우 99.72%의 민감도로, 실험에 사용된 신경망 중 가장 우수한 성능을 가졌음을 확인하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Electrocardiogram (ECG) signal's shape and characteristic varies through each individual, so it is difficult to classify with one neural network. It is difficult to classify the given data directly, but if corresponding normal beat is given, it is relatively easy and accurate to classify the beat by...

주제어

표/그림 (14)

참고문헌 (18)

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