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박태원 (충남대학교) 윤승원 (충남대학교) 윤혜원 (충남대학교) 이규철 (충남대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
2,121 - 2,124 (4page)

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Sleep Apnea is a globally prevalent disorder. The primary diagnostic method currently used, Polysomnography (PSG), has several limitations. This study proposes a novel method for detecting sleep apnea based on sound data collected during sleep. A deep learning model combining 1-Dimensional Convolutional Neural Network(1D CNN) and Long Short-Term Memory(LSTM) networks, using Mel-Frequency Cepstral Coefficients(MFCC) feature extraction, was developed. The detection model achieved high performance with a 5-fold crossvalidation average Accuracy of 97.2%, Recall of 96.2%, Precision of 98.2%, and AUC of 0.972. The results of this study present a new approach for detecting sleep apnea and are expected to make significant contributions to improving healthcare systems.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 성능 평가
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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