최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기주관연구기관 | 경원대학교 KyungWon University |
---|---|
연구책임자 | 임준식 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2010-07 |
과제시작연도 | 2009 |
주관부처 | 교육과학기술부 |
사업 관리 기관 | 한국연구재단 |
등록번호 | TRKO201000012470 |
과제고유번호 | 1345106172 |
사업명 | 일반연구자지원 |
DB 구축일자 | 2013-04-18 |
키워드 | 자동제세동기.shockable 신호 검출.특징선택.퍼지신경망.원격진료.급심정지.실시간 이벤트 감지.AED.shockable rhythm detection.VF/VT.feature selection.neural networks.remote examination.sudden cardiac arrest.real time event detection.u-Healthcare. |
본 연구는 NEWFM 퍼지신경망을 사용하여 AED용 shockable 신호를 최단시간 내에 최대의 인식률을 나타내며 소형의 모바일 기기에 이식될 수 있는 최소의 퍼지규칙을 추출하는 알고리즘을 개발한다. 개발된 알고리즘은 휴대용 ECG 센서로부터 받은 신호를 PDA폰을 통해 실시간으로 shockable 신호를 검출하며, 검출된 신호를 MIT-BIH 데이터베이스의 신호로 검증한다. 이는 실시간으로 심질환 환자의 모니터링을 지원하고 심장센터 외래환자나 재활환자의 관리를 가능하게 하여 급심정지 환자의 생존율을 높이고 심질환 환자의 건강상태
This research develops an algorithm that extracts the minimized fuzzy rules for detecting AED shockable rhythms using the neuro-fuzzy network model NEWFM. The algorithm can be embedded in small mobile devices, then detects the AED shockable rhythms in shortest time. The algorithm programmed in a PDA
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.