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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.4
- 수록면
- 542 - 549 (8page)
- DOI
- 10.9717/kmms.2023.26.4.542
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It is important to minimize the number of sensors to measure bio-signal because of inconvenience to attach sensors. In this paper, it is purpose to analyze breathing pattern from a single ECG(electro-cardiogram) through a neural network. A deep learning-based bio-signal neural network is trained through wavelet transformation of ECG and breathing pattern provided by PhysioNet. The frequency components of the two bio-signals is detected through wavelet transformation which is used as the input of the model. The bio-signal neural network plays the role of generating a breathing pattern from the ECG signal by finding a relationship. The generated breathing patterns are verified through visual inspection and a statistical method. In the future, the deep learning-based bio-signal neural network model can be used to other bio-signal transformation. Also, it can be applied to hardware simplification and software analysis technology.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 이론
3. 제안한 방법
4. 결과 및 고찰
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
E. Kaniusas, Physiological Phenomena and Biosignals, Springer, Berlin, Heidelberg, pp. 183-282, 2012.
M. Kundu, M. Nasipuri, and D.K. Basu, “Knowledge-Based ECG Interpretation: A Critical Review,” Pattern Recognition, Vol. 33, No. 3, pp. 351-373, 2000.
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