Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2019.05a
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- Pages.246-249
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- 2019
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
A Trend Analysis of ECG Classification based on Deep Learning
딥러닝기반 심전도 분류의 국내외 동향분석
- Byeon, Yeong-Hyeon (Dept of Control and Instrumentation Engineering, Chosun University) ;
- Kwak, Keun-Chang (Dept of Electronics Engineering, Chosun University)
- Published : 2019.05.10
Abstract
심전도는 심장운동으로 미세하게 변하는 심장의 전위차를 신체외부의 피부에서 측정한 것으로 최근 의료, 금융, 보안, 오락 등 서비스에서 기존의 생체신호시스템의 대안으로 많은 연구가 되고 있다. 기존 서비스로서 개인인식, 개인인증, 부정맥인식, 행동인식, 심방세동 검출 등은 근본적으로 심전도를 분류하는 기술이고 또한 최근 딥러닝이 여러 분야에서 두드러진 성능들이 보고되었기 때문에 딥러닝을 이용한 심전도 분석도 많은 연구가 되고 있다. 따라서 본 논문은 딥러닝기반 심전도 분류의 국내외 동향분석을 한다.
Keywords