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저자정보
이보미 (한국과학기술원) 민창희 (한국과학기술원) 정재학 (한국과학기술원) 홍준기 (한국과학기술원) 박용화 (한국과학기술원)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 논문집 B권 대한기계학회논문집 B권 제47권 제8호(통권 제455호)
발행연도
2023.8
수록면
423 - 427 (5page)
DOI
10.3795/KSME-B.2023.47.8.423

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

웨이블릿 변환과 CNN을 활용한 코로트코프 음의 인식
이보미 ,  민창희 ,  정재학 외 2명 대한기계학회 논문집 B권 2023.08 학술저널

2022

웨이블릿 변환과 CNN을 활용한 코로트코프 음의 인식
이보미 ,  민창희 ,  정재학 외 2명 대한기계학회 춘추학술대회 2022.11 학술대회자료

초록· 키워드

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전 세계적으로 고혈압은 조기 사망의 주요 원인 중 하나이며, 혈압값의 5 ㎜Hg 오차는 고혈압 환자의 수를 두 배로 혹은 반으로 만들기도 한다. 이에 정확한 혈압 측정은 매우 중요하다. 현재 비침습 혈압 측정의 기준은 청음법으로, 임상의가 코로트코프 음을 청진기를 통해 들어 최고혈압과 최저혈압을 측정한다. 본 논문에서는 임상의의 도움 없이 청진법 기반 혈압을 측정하기 위해 코로트코프 음 신호를 웨이블릿 변환을 통해 피처 이미지로 변환한다. 피처 이미지는 합성곱 신경망의 입력으로 사용되며 네트워크는 코로트코프 음에 해당하는 이미지를 분류할 수 있도록 학습된다. 분류 결과 유효한 코로트코프 음이 평균 91%의 정확도로 인식된다.
#Blood Pressure Measurement(혈압측정) #Auscultatory Method(청음법) #Wavelet Transform(웨이블릿 변환) #Machine Learning(기계학습)

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. 실험 방법
3. 결과
4. 결론
참고문헌(References)

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
Lloyd-Jones, D. M., 2022, “Cumulative Blood Pressure Measurement for Cardiovascular Disease Prediction: Promise and Pitfalls,” J Am Coll Cardiol. Vol. 80, No. 12, pp. 1156~1158. google schola Fuchs, F. D. and Whelton, P. K., 2020, “High Blood Pressure and Cardiovascular Disease,” Hypertension, Vol. 75, No. 2, pp. 285~292. google schola Turner, M. J., Speechly, C. and Bignell, N., 2007, “Sphygmomanometer Calibration Why, How and How Often?,” Australian Family Physician, Vol. 36, No. 10, pp. 834~838. google schola Geddes, L. A. and Moore, A. G., 1968, “The Efficient Detection of Korotkoff Sounds,” Medical and Biological Engineering, Vol. 6, No. 6, pp. 603~609. google schola Sebald, D. J., Bahr, D. E. and Kahn, A. R., 2002, “Narrowband Auscultatory Blood Pressure Measurement,” IEEE Transactions on Biomedical Engineering, Vol. 49, No. 9, pp. 1038~1044. google schola

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