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학술대회자료
저자정보
정다운 (금오공과대학교) Aroli Marcellinus (금오공과대학교) 임기무 (금오공과대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2021년 학술대회
발행연도
2021.11
수록면
1,788 - 1,790 (3page)

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2021

합성곱 신경망을 사용한 미분된 활동전위 형상에 따른 약물의 부정맥 위험도 분류
정다운 ,  A ,  oli Ma 외 2명 대한기계학회 춘추학술대회 2021.11 학술대회자료
부정맥 분류를 위한 표준 12 리드 심전도 신호 기반 시간-주파수 특징을 사용한 2 차원 합성곱 신경망의 활용
정다운 ,  임기무 한국통신학회 학술대회논문집 2021.02 학술대회자료

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CiPA projects for assessing proarrhythmic drugs suggested a logistic regression model using qNet as the Torsade de Pointes risk assessment biomarker, obtained from In-silico simulation. However, In-silico simulation requires high-performance computation resources and a lot of times. Thus, this study proposed a deep CNN model using differential action potential (AP) shapes to classify three proarrhythmic risk levels: high, intermediate, and low. We performed an In-silico simulation and got ... 전체 초록 보기
#종합 체외 부정맥 분석(Comprehensive in vitro proarrhythmia assay, CiPA) #약물 안정성 평가(Assessment of drug safety) #부정맥 유발 위험성(Proarrhythmic risk) #합성곱 신경망(Convolutional neural network) #활동전위형상(action potential shapes)

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