Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2008.11a
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  • Pages.19-22
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  • 2008
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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An Emerging Pattern Mining based Classification Method for Automated Prediction of Myocardial Ischemia ECG Signals

심근허혈 심전도 신호의 자동화된 예측을 위한 출현 패턴 마이닝 기반의 분류 방법

  • Heon Gyu Lee (Database/Bioinformatics laboratory, Chungbuk National University) ;
  • Ming Hao Park (Database/Bioinformatics laboratory, Chungbuk National University) ;
  • Keun Ho Ryu (Database/Bioinformatics laboratory, Chungbuk National University)
  • 이헌규 (충북대학교 데이터베이스/바이오인포매틱스 연구실) ;
  • 박명호 (충북대학교 데이터베이스/바이오인포매틱스 연구실) ;
  • 류근호 (충북대학교 데이터베이스/바이오인포매틱스 연구실)
  • Published : 2008.11.14
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Abstract

최근 서구화된 식생활 패턴과 흡연, 비만 등의 원인으로 인해 심근경색, 협심증과 같은 심근허혈(myocardial ischemia) 질환이 급증하고 있다. 이 논문에서는 심전도 신호로부터 허혈성 심장 질환 진단을 위해 출현 패턴 마이닝을 이용하여 심근경색 및 협심증의 진단 신호인 ischemia beat를 분류 하였다. 또한 기존의 출현 패턴 마이닝에 빠른 패턴 탐사와 저장 공간의 효율성을 고려하여 Apriori-T 빈발 패턴 탐사 알고리즘을 출현 패턴 생성이 가능하도록 확장하였다. PhysioNet의 ST-T 데이터베이스로부터 138개의 대조군(정상)과 ischemia beat 데이터에 제안된 분류 알고리즘을 실험한 결과 최소 75% 및 최대 95%의 예측 정확도를 보였다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 2007년도 정부(과학기술부)의 재원으로 한국과학재단의 지원을 받아 수행된 연구 (R01-2007-000-10926-0)이며, 한국과학재단에서 지원하는 우수연구센터사업 종양의료 개인특화를 위한 기기·시스템 연구센터(ERC)의 2008년도 연구과제 지원에 의한 결과입니다.