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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.2
- 수록면
- 117 - 126 (10page)
이용수
초록· 키워드
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부정맥 분류를 위한 기존 연구들은 분류의 정확성을 높이기 위해 신경망, 퍼지, 시계열 주파수 분석, 비선형 분석법 등이 연구되어 왔다. 이러한 방법들은 분류율를 향상시키기 위해 정확한 특징점과 많은 양의 신호를 처리해야 하기 때문에 데이터의 가공 및 연산이 복잡하며, 다양한 부정맥을 분류하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 AR(Auto Regressive) 모델링 기반의 특징점 추출과 SVM(Support Vector Machine)을 통한 조기수축 부정맥 분류 방법을 제안한다. 이를 위해 잡음을 제거한 ECG 신호에서 R파를 검출하고 QRS와 RR 간격의 특정 파형 구간을 모델링하였다. 이후 최적 세그먼트 길이(n1,n2), 최적 차수(p1, p2)의 4가지 AR 모델링 변수를 추출하고 SVM을 통해 Normal, PVC, PAC를 분류하였다. 연구의 타당성을 입증하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 대상으로 한 R파의 평균 검출 성능은 99.77%, Normal, PVC, PAC 부정맥은 각각 99.23%, 97.28, 96.62의 평균 분류율을 나타내었다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안한 기법
Ⅲ. SVM을 통한 부정맥분류
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
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C. Ye / 2012 / Heartbeat classification using morphological and dynamic features of ECG signals / IEEE Transactions on Biomedical Engineering 59(10):2930~2941
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Y. -L. Zheng / 2014 / Unobtrusive sensing and wearable devices for health informatics / IEEE Transactions on Biomedical Engineering 61(5):1538~1554
S. Pal / 2012 / Empirical mode decomposition based ECG enhancement and QRS detection / Computers in Biology and Medicine 42(1):83~92
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