Optimization on arrhythmia classification algorithm using wavelet parameterization

웨이브렛 변수화 기반의 부정맥 분류 알고리즘 최적화

ECG 기반의 부정맥 자동 분류에 관한 연구는 지난 수십 년간 다양한 방법으로 연구되어 왔다. 많은 연구들이 부정맥을 구별해 낼 수 있는 특징 벡터를 찾아내기 위해 연구하였으나, 피험자의 ECG 특징이 각기 다르기 때문에 부정맥으로 인한 차이와 개인 간 차이를 구별하기 어려웠다. 생체데이터는 그 특성상 서로 다른 특징을 갖고 있으며, 다양한 특징을 가진 사람들에게 적용하기 위한 범용성과 부정맥 검출의 정확성 사이에 교환적 관계를 갖게 된다. 특히 ECG 데이터의 경우 사람 식별 데이터로 사용하고자 하는 연구가 있을 정도로 개인 간 편차가 분명하다. wavelet 분석방법은 다양한 mother wavelet을 사용할 수 있다는 점을 큰 장점으로 가지고 있으며, wavelet parameterization 기법을 사용하여 임의의 직교 wavelet basis를 발생시킬 수 있다. 본 논문은 wavelet parameterization을 사용하여 개인 간의 ECG 파형의 차이를 상쇄시키고, 부정맥의 차이만을 부각시킴으로써 ECG 기반의 부정맥 자동 분류 성능을 높이고자 하는데 목적이 있다.