Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2006.11a
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  • Pages.365-368
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  • 2006
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
권호 표지

Data Mining Approach for Diagnosing Cardiovascular Disease

관상동맥질환 진단을 위한 데이터마이닝 기법

  • Park, Hong-Kyu (School of Electrical & Computer Engineering, Chungbuk National University) ;
  • Lee, Heon-Gyu (School of Electrical & Computer Engineering, Chungbuk National University) ;
  • Ryu, Keun-Ho (School of Electrical & Computer Engineering, Chungbuk National University)
  • 박홍규 (충북대학교 전기전자컴퓨터 공학부) ;
  • 이헌규 (충북대학교 전기전자컴퓨터 공학부) ;
  • 류근호 (충북대학교 전기전자컴퓨터 공학부)
  • Published : 2006.11.10
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Abstract

심장의 활동을 기록한 심전도는 심장의 상태에 대한 가치 있는 임상 정보를 제공한다. 지금까지 심전도를 이용한 심장 질환 진단 알고리즘에 대한 많은 연구가 진행되어 왔으나, 심장 질환에 대한 진단 결과의 부 정확성으로 인해 외국의 진단 알고리즘을 사용하고 있다. 이 논문에서는 원시 심전도 데이터로부터 심장 질환 진단의 파라미터인 ST-segment 추출 방법을 제안한다. ST-segment는 관상동맥질환 예측에 활용되므로 데이터마이닝의 분류기법을 적용하여 질환을 예측한다. 또한 연관규칙 마이닝을 통해 환자들의 임상 데이터로부터 심장 질환자들의 임상적 특징을 예측한다.

Keywords