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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 42 - 48 (7page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2021.58.10.42
이용수
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본 논문에서는 합성곱 신경망 모델을 사용하여 건강상태를 분류하는 효율적인 ECG 데이터 분석 기법을 제안한다. 제안된 시스템은 MIT-BIH arrhythmia database를 이용하여 모델을 학습시켰으며, 심혈관 질환을 5가지로 분류할 수 있도록 설계되었다. 이미지 분류에 널리 쓰이는 ResNet, ResNeXt에서 사용되는 개념들을 활용하여 모델을 구성하였으며, 구현된 모델에 대한 성능을 평가하기 위해 MIT-BIH arrhythmia database에서 일부 데이터를 선정하여 분석하였다. 그 결과 분류 정확도는 98.812%이고, 성능 평가에 사용된 데이터의 불균형을 고려하여 계산한 F1-score의 경우 0.9326을 얻었으며, 이러한 결과는 제안된 시스템의 우수한 성능을 보여준다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 기술 연구
Ⅲ. 제안된 KRN 모델 구현
Ⅳ. 실험 및 성능분석
Ⅴ. 결론 및 향후 연구방향
REFERENCES
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
Newman-Toker, David E., et al. "Serious misdiagnosis-related harms in malpractice claims: the “Big Three”–vascular events, infections, and cancers." Diagnosis 6.3, pp. 227-240, 2019.
He, Kaiming, et al. "Deep residual learning for image recognition." Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2016.
Goldberger, Ary L., et al. "PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet: components of a new research resource for complex physiologic signals." circulation 101.23, e215-e220. 2000.
Kachuee, Mohammad, Shayan Fazeli, and Majid Sarrafzadeh. "Ecg heartbeat classification: A deep transferable representation." 2018 IEEE International Conference on Healthcare Informatics (ICHI). IEEE, 2018.
Xie, Saining, et al. "Aggregated residual transformations for deep neural networks." Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2017.
He, Kaiming, et al. "Deep residual learning for image recognition." Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2016.
Goldberger, Ary L., et al. "PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet: components of a new research resource for complex physiologic signals." circulation 101.23, e215-e220. 2000.
Kachuee, Mohammad, Shayan Fazeli, and Majid Sarrafzadeh. "Ecg heartbeat classification: A deep transferable representation." 2018 IEEE International Conference on Healthcare Informatics (ICHI). IEEE, 2018.
Xie, Saining, et al. "Aggregated residual transformations for deep neural networks." Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2017.
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