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대한전자공학회 전자공학회논문지-SC 전자공학회논문지 제42권 SC편 제5호
발행연도
2005.9
수록면
27 - 34 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2018

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2006

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송미혜 ,  장봉렬 ,  이경중 대한전자공학회 학술대회 2006.06 학술대회자료

2005

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2004

웨이블렛과 퍼지기반의 심실세동 검출
송미혜 ,  이전 ,  이경중 외 1명 대한전자공학회 학술대회 2004.06 학술대회자료

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심실세동은 심장의 무질서한 전기적 활동으로 인해 심근 수축이 동시에 이뤄지지 않게 되어 급성심장사에 이르게 하는 부정맥이다. 본 연구에서는 이러한 심실세동 검출을 위해 적은 양의 학습 데이터만으로 좋은 분류 성능을 보이는 SVM(Support Vector Machine) 분류기 기반의 심실세동 검출 알고리즘을 제안하였다. 심전도 신호로부터 SVM 분류기에 입력할 입력 특징을 추출하기 위하여 웨이브렛 변환기반의 대역통과 필터링, R점 검출, 입력 특징 추출구간 설정의 전처리 과정을 수행하였으며, 입력 특징으로는 리듬 기반의 정보 및 웨이브렛 변환 계수를 선택하였다. SVM 다원분류기는 정상리듬(NSR) 분류기, 심실세동과 유사한 심실빈맥(VT) 분류기, 심실세동(VF) 분류기 그리고 그 외 부정맥 분류기로 구성하였다. SVM 분류기의 파라미터 C값과 α값은 실험을 통하여 최고 성능을 나타내는 C=10, α=1을 선택하였다. SVM 다원 분류기를 통한 정상리듬, 심실빈맥, 심실세동의 검출 평균값은 98.39%, 96.92%, 99.88%의 우수한 검출 성능을 나타냈다. 본 연구에서 제안된 동일 입력특징을 사용하여 SVM 분류기의 심실세동 검출 결과와 다층퍼셉트론 신경망 및 퍼지추론 방법에 의한 결과를 비교하였으며 SVM 분류기가 비슷하거나 우수한 결과를 보였다. 또한 기존 다른 알고리즘에 비하여도 우수한 결과를 보임으로써 제안된 입력 특징을 통한 SVM 분류기 기반의 심실세동 검출이 유용함을 확인할 수 있었다.

목차

요약

Abstract

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 본론

Ⅲ. 결과

Ⅳ. 결론

참고문헌

저자소개

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