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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 185 - 192 (8page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2022.32.3.185
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머신러닝 기반의 심전도 신호를 기반으로 한 심장 부정맥의 진단은 정제된 데이터에서는 효과적이지만 잡음이 섞인 실제 심전도 신호에서 부정맥을 판별하는 데에 일관된 성능을 보이지 못하는 한계가 있다. 본 논문에서는 시계열 신호 패턴 추출에서 우수한 성능을 보이는 트랜스포머를 기반으로 잡음에 강건한 심전도 신호 부정맥 검출 모델을 제안한다. 제안 방법을 검증하기 위하여 3가지 다른 종류의 잡음을 포함한 MIT-BIH 부정맥 데이터셋에서 실험을 진행하였고, 기존 모델에 비하여 정제된 데이터와 잡음 데이터 모두에서 높은 성능을 보이는 것을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법
4. 데이터 분석
5. 실험 및 고찰
6. 결론
References
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
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