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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 39 - 45 (7page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2022.59.6.39
이용수
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본 논문에서는 CNN (Convolutional Neural Network) 블록 구조를 적용하여 심혈관 관련 건강 상태 식별을 가능하게 하는 고성능 ECG 데이터 분석기법을 제안한다. 제안된 시스템은 ResNet과 ResNeXt를 backbone으로 하여 설계되었으며, MIT-BIH 부정맥 데이터베이스의 데이터를 사용하여 학습을 진행하였다. 제안된 분석시스템은 심혈관 관련 5가지 상태의 식별이 가능하고, 이는 Pytorch 프레임워크를 사용하여 구현되었다. 구현된 시스템에 대한 성능을 평가하기 위해서, MIT-BIH 데이터베이스로부터 데이터를 선정하여 실험을 진행하였다. 평가용 데이터를 이용하여 학습시킨 제안된 시스템의 분류 정확도가 98.803%으로, 기존 ResNet과 ResNeXt 모델과 비교할 때 가장 높은 분류 정확도를 보여준다. 또한 분석결과, F1-score는 N 라벨일 때 0.9939가 된다. 이러한 결과들은 제안된 시스템의 우수한 성능을 보여준다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 기술 연구
Ⅲ. 제안된 HpEDA 시스템 설계
Ⅳ. 실험 및 성능분석
Ⅴ. 결론 및 향후 연구 방향
REFERENCES
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/the-top-10-causes-of-death.
https://kostat.go.kr/portal/korea/kor_nw/1/1/index.board?bmode=read&aSeq=403046.
Newman-Toker DE et al., "Serious misdiagnosis-related harms in malpractice claims: the Big Three–vascular events, infections, and cancers.", Diagnosis 6.3, pp. 227-240, 2019.
Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun, "Deep residual learning for image recognition.", Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, 2016.
Saining Xie, Ross Girshick, Piotr Dollár, Zhuowen Tu, Kaiming He, "Aggregated residual transformations for deep neural networks." Proceedings of the IEEE conference on computer-vision and pattern recognition, 2017.
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Saining Xie, Ross Girshick, Piotr Dollár, Zhuowen Tu, Kaiming He, "Aggregated residual transformations for deep neural networks." Proceedings of the IEEE conference on computer-vision and pattern recognition, 2017.
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