KCC 2021
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
연속 혈당 측정 데이터를 이용한 딥러닝 기반 저혈당 예측 모델 |
| 영문제목(English Title) |
A Deep Learning-Based Hypoglycemic Prediction Model Using Continuous Glucose Measurement Data |
| 저자(Author) |
김현아
문지은
윤영석
이현지
장혜원
이혁준
엄태현
이재선
이승천
Hyun-A Kim
Ji-Eun Moon
Yeong-Seok Yun
Hyeon-Ji Lee
Hye-Won Jang
Hyuk-Jun Lee
Tae-Hyeon Um
Jae-Seon Lee
Seung-Chun Lee
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 01 PP. 1900 ~ 1902 (2021. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
연속 혈당 측정기로부터 얻은 데이터를 이용한 딥러닝 기반 저혈당 예측 모델 연구 내용을 소개한다. 연속 혈당 측정기의 보급 및 확산이 빠르게 진행되고 있다. 체내 혈당량, 저혈당 이벤트 발생 시점 예측 등의 연속 혈당 측정기 데이터를 기반으로 하는 다양한 응용서비스가 가능해졌다. 저혈당 이벤트 발생 시점 예측을 위해 생존분석 모델이 사용된다. 와이블(Weibull) 확률분포 함수를 기반으로 하는 WTTERNN(The Weibull Time To Event Recurrent Neural Network) 모델을 활용하여 미래의 저혈당 발생 이벤트 시점을 예측한다. 하나의 저혈당 케이스에 따라 누적한 사이클 값을 이용하여 RUL 을 계산한다. 학습 전, 각 값들은 0~1 사이의 값으로 정규화 된다. |
영문내용
(English Abstract) |
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