Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
2D-CNN 모델을 이용한 메타-전이학습 기반 부정맥 분류 |
| 영문제목(English Title) |
Arrhythmia classification based on meta-transfer learning using 2D-CNN model |
| 저자(Author) |
김아현
염성웅
김경백
Ahyun Kim
Sunhwoong Yeom
Kyungbaek Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 29 NO. 02 PP. 0550 ~ 0552 (2022. 11) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 사물인터넷(IoT) 기기가 활성화됨에 따라 웨어러블 장치 환경에서 장기간 모니터링 및 수집이 가능해짐에 따라 생체 신호 처리 및 ECG 분석 연구가 활성화되고 있다. 그러나, ECG 데이터는 부정맥 비트의 불규칙적인 발생으로 인한 클래스 불균형 문제와 근육의 떨림 및 신호의 미약등과 같은 잡음으로 인해 낮은 신호 품질이 발생할 수 있으며 훈련용 공개데이터 세트가 작다는 특징을 갖는다. 이 논문에서는 ECG 1D 신호를 2D 스펙트로그램 이미지로 변환하여 잡음의 영향을 최소화하고 전이학습과 메타학습의 장점을 결합하여 클래스 불균형 문제와 소수의 데이터에서도 빠른 학습이 가능하다는 특징을 갖는다. 따라서, 이 논문에서는 ECG 스펙트럼 이미지를 사용하여 2D-CNN 메타-전이 학습 기반 부정맥 분류 기법을 제안한다. |
영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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