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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.5
- 수록면
- 261 - 269 (9page)
- DOI
- 10.3795/KSME-B.2021.45.5.261
이용수
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광용적맥파(PPG: photoplethysmography)는 측정이 용이하고 심폐기능과 관련된 정보를 제공하므로 원격의료에 자주 사용되지만, 동잡음에 취약하고 질환과 환자의 특징에 따라 다양한 파형이 나타나기 때문에 자동화된 알고리즘을 만들기 어려웠다. 최근, COVID19의 확산으로 원격진료가 활성화됨에 따라 PPG 신호를 자동분석하고 신뢰성이 높은 데이터를 선별하기 위한 심층신경망(DNN) 기술의 적용이 늘어나고 있다. 본 연구에서는 뇌의 LTP(long term potential) 현상을 재현한 DNN을 이용하여 PPG를 분석하고 이를 바탕으로 함께 측정한 SPO2(saturation pulse oxymetry)의 신뢰성을 평가하였다. LTP-DNN은 동잡음이 포함된 58개의 PPG 데이터를 분석하여 정상적으로 측정한 데이터를 선별할 수 있었으며, SPO2의 오류 또한 예측할 수 있었다. 움직이는 상황에서도 기존에 상용화된 SPO2 기기보다 정확한 HR을 제공하였으며 PPG 파형을 표준화함으로써 개인 간의 파형 차이를 비교할 수 있게 하였다.
목차
초록
Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 토의
4. 결론
참고문헌(References)
참고문헌 (30)
참고문헌 신청
Biswas, D., Everson, L., Liu, M., Panwar, M., Verhoef, B. E., Patki, S. and Van Helleputte, N., 2019, “CorNET: Deep Learning Framework for PPG-based Heart Rate Estimation and Biometric Identification in Ambulant Environment,” IEEE Transactions, Vol. 13, No. 2, pp. 282~291.
Reiss, A., Indlekofer, I., Schmidt, P. and Van Laerhoven, K., 2019, “Deep PPG: Large-Scale Heart Rate Estimation with Convolutional Neural Networks,” Sensors, Vol. 19, No. 14, Article 3079.
Şentürk, Ü., Yücedağ, I. and Polat, K., 2018, “Repetitive Neural Network (RNN) based Blood Pressure Estimation Using PPG and ECG Signals,” Proc. of the 2018 2nd International Symposium on Multidisciplinary Studies and Innovative Technologies (ISMSIT), Ankara, Turkey, pp. 1~4.
Reiss, A., Schmidt, P., Indlekofer, I. and Van Laerhoven, K., 2018, “PPG-based Heart Rate Estimation with Time-Frequency Spectra: A Deep Learning Approach,” Proc. of the 2018 ACM International Joint Conference and 2018 International Symposium on Pervasive and Ubiquitous Computing and Wearable Computers, New York, USA, pp. 1283~1292.
Jindal, V., Birjandtalab, J., Pouyan, M. B. and Nourani, M., 2016, “An Adaptive Deep Learning Approach for PPG-based Identification,” Proc. of the Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, pp. 6401~6404.
Reiss, A., Indlekofer, I., Schmidt, P. and Van Laerhoven, K., 2019, “Deep PPG: Large-Scale Heart Rate Estimation with Convolutional Neural Networks,” Sensors, Vol. 19, No. 14, Article 3079.
Şentürk, Ü., Yücedağ, I. and Polat, K., 2018, “Repetitive Neural Network (RNN) based Blood Pressure Estimation Using PPG and ECG Signals,” Proc. of the 2018 2nd International Symposium on Multidisciplinary Studies and Innovative Technologies (ISMSIT), Ankara, Turkey, pp. 1~4.
Reiss, A., Schmidt, P., Indlekofer, I. and Van Laerhoven, K., 2018, “PPG-based Heart Rate Estimation with Time-Frequency Spectra: A Deep Learning Approach,” Proc. of the 2018 ACM International Joint Conference and 2018 International Symposium on Pervasive and Ubiquitous Computing and Wearable Computers, New York, USA, pp. 1283~1292.
Jindal, V., Birjandtalab, J., Pouyan, M. B. and Nourani, M., 2016, “An Adaptive Deep Learning Approach for PPG-based Identification,” Proc. of the Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, pp. 6401~6404.
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