[우수논문] Variational Autoencoder를 이용한 ECG 데이터 증강 및 부정맥 분류 모델

Q: 이 논문에서 정의한 VAE(Variational Autoencoder)란 무엇인가?

VAE는 잠재 변수의 확률 분포를 추정하는 인코더와 추정한 확률 분포 내에서 샘플링한 잠재 변수를 기반으로 입력 데이터를 복원하는 디코더로 구성된 모델이다. 학습된 디코더에 임의의 잠재 변수를 입력하여 데이터를 생성함으로써 데이터 증강이 가능하다.

Q: VAE를 이용한 ECG 데이터 증강이 부정맥 분류 성능에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, VAE를 이용한 ECG 데이터 증강은 클래스 불균형 문제를 해결하여 부정맥 분류 모델의 성능을 크게 향상시킨다. 증강을 사용하지 않거나 SMOTE 증강을 적용한 모델보다 정확도, 정밀도, 민감도 측면에서 더 우수한 결과를 달성한다.

곽진희; 신준호; 신정수; 정재희

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저자정보: 곽진희 (명지대학교) 신준호 (명지대학교) 신정수 (명지대학교) 정재희 (명지대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2022 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

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현재 ECG(Electrocardiogram)를 통한 부정맥 분류 연구는 활발히 이루어지고 있다. MIT-BIH(Massachusetts Institute of Technology-Beth Israel Hospital) 부정맥 데이터 세트는 심장병의 원인 중 하나인 부정맥 분석 연구에 많이 사용되는 ECG 데이터 세트이지만, 클래스 불균형 문제를 지니고 있다. 그러므로 부정맥의 클래스 간 데이터 불균형은 부정맥 분류 성능에 영향을 ... 전체 초록 보기

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