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지도학습을 통한 심전도 부정맥 분류 시스템
ECG Arrhythmia Classification System by Supervised Learning 원문보기

한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회, 2016 Apr. 29, 2016년, pp.649 - 652  

전은광 (순천향대학교 컴퓨터소프트웨어공학과) ,  한상욱 (순천향대학교 컴퓨터소프트웨어공학과) ,  이화민 (순천향대학교 컴퓨터소프트웨어공학과) ,  남윤영 (순천향대학교 컴퓨터공학과)

초록
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빅데이터 시대와 다양한 웨어러블 디바이스의 등장으로 사용자로부터 다양한 비정형 데이터를 수집할 수 있고 분석을 통해 정보를 제공하는 연구가 증가하고 있다. 본 논문에서 사용한 nymi 밴드를 통해 사용자의 ECG 신호에 대한 수집이 가능해졌고 수집된 데이터를 이용하여 부정맥과 관련된 데이터 분석이 가능해 졌다. 지도 학습의 방법중 하나인 분류 기법을 사용하여 수집 되는 ECG 신호 데이터에 대한 부정맥 질병을 판단할 수 있는 시스템을 제안한다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 최근 웨어러블 디바이스와 스마트폰의 발전으로 여러곳에서 다양한 시도들이 끊이질 않고 있다. 다양한 웨어러블디바이스의 등장과 헬스케어 시대에 발맞춰 질 높은 서비스를 제공하는 것을 목표로 본 논문에서도 부정맥 분류 시스템을 제안하고 있다. 본 논문에서 제안하는 부정맥 분류 시스템이 개발되면 병원에 방문할 필요 없이 부정맥 관련 질병에 대해 1차적으로 확인이 가능하며 조기에 발견을 함으로써 위험한 질병으로 이어질 수 있는 원인을 제거할 수 있다.
  • 특히 조기심실수축(PVC : Premature Ventricular Contraction), 조기심방수축(PAC : Premature Atrial Contraction)과 같은 심장질환은 발작성 빈맥,심실세동, 관상동맥질환(coronary artery disease)과 같은 위험한 부정맥의 전조일 수 있으므로 적극적인 대처가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 헬스케어 시대가 도래함에 따라 언제 어디서나 질병이 나타나기 전 질병예방 및 관리 등의 서비스가 필요하다고 판단되어 연구를 진행하게 되었다.
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