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NTIS 바로가기주관연구기관 | 경북대학교 KyungPook National University |
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연구책임자 | 이상원 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2021-09 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202200018892 |
과제고유번호 | 1711120985 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2023-03-08 |
키워드 | 지속성 심박변이도.광전용적맥파.생체 지표.정신질환.딥러닝.Continuous Heart Rate Variability.Photoplethysmography.Biological marker.Psychiatric illness.Deep learning. |
□ 연구개요
심박변이도는 생체 및 생리학적 기제를 파악할 수 있는 중요 측정 변수이지만, 기존 실험실 환경에서는 짧은 시간 (수분 가량) 동안 심전도 (electrocardiogram, ECG) 기반 신호를 통해 측정해야 하는 한계가 있어 피험자의 상태에 따른 변동성을 반영하기에는 부족함이 있다. 이 연구에서는 실제 환경에서 24시간 지속 측정할 수 있는 광전용적맥파 (Photoplethysmography, PPG) 기반 신호를 통해서 안정적으로 심박변이도 값을 측정할 수 있는 알고리듬을 개발하여 지속적으로 심박변이도를 측정하
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