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NTIS 바로가기주관연구기관 | 인제대학교 Inje University |
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연구책임자 | 강대성 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-03 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202300009610 |
과제고유번호 | 1711167005 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2023-10-04 |
키워드 | 바이모달 CNN.멀티모달 스태킹 앙상블.스캘로그램.그레이스케일 이미지.텍스쳐 행렬.bimodal CNN.multi-modal stacking ensemble.scalogram.grayscale image.texture matrix. |
□ 연구개요
심혈관 질환을 진단하기 위해서는 수 시간에서 수일동안 측정된 심전도 신호를 홀터 모니터를 통해서 분석해야하는데, 이는 지루하고 복잡한 작업이라 분석 실수를 유발하기 쉽다. 이에 대한 대안으로 심혈관 질환의 진단을 보조하는 CAD(computer-aided diagnosis) 시스템의 필요성이 대두되고 있지만, 여전히 오진율이 높다. 본 연구에서는 10,000명 이상의 실험군에서 측정한 대규모의 12-리드 심전도 데이터를 기계학습 및 딥러닝 알고리즘에 적용하여 심방세동을 분류할 뿐만 아니라, 동서맥, 심실상빈맥 등과
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