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초록·키워드
애플워치, 갤럭시워치와 같은 스마트워치에서 취득하는 심전도 신호는 의료기관에서 측정하는 표준 12 리드 심전도 신호와 달리 단일 리드 신호만 취득하기 때문에 심장질환에 대한 정밀 진단에 어려움이 있다. 본 논문에서는 소수의 심전도 신호를 학습하여 표준 12리드 심전도 신호를 재구성하기 위해 LSTM. Bi-LSTM, GRU과 같은 시계열 기반의 단일 딥러닝 모델 유사도 결과를 비교한다. 실험 결과, 각 딥러닝 모델에서 재구성한 심전도 신호와 실제 심전도 신호간의 선형상관계수의 경우 LSTM모델은 0.793이며, Bi-LSTM모델은 0.928, GRU모델는 0.944로 출력되었다. 또한, RMSE의 경우 LSTM모델은 0.153이며, Bi-LSTM모델은 0.071, GRU모델는 0.07로 출력되었다. 따라서 소수의 심전도 신호로 이용하여 GRU 기반 딥러닝 모델을 통해 재구성한 표준 12리드 심전도 신호의 유사도가 가장 높게 나타내는 것을 확인하였다.
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