한국과학기술원;KOREA ADVANCED INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
发明人:
KIM DAEYOUNG,김대영,JUN TAE JOON,전태준,NGUYEN MINH HOANG,응우웬, 민 호앙,KANG DAEYOUN,강대연,KIM DOHYEUN,김도현
申请号：
KR1020180067933
公开号：
KR1020190141326A
申请日:
2018.06.14
申请国别(地区):
KR
年份:
2019
代理人:
摘要：
Disclosed are an ECG arrhythmia classification method using a deep convolutional neural network (CNN) and a device thereof. The ECG arrhythmia classification method using a deep CNN comprises the steps of: converting a one-dimensional ECG signal into a two-dimensional ECG image； and reinforcing the two-dimensional ECG image converted by using a learning method, performing normalization for reducing overfitting to expand training data, measuring a degree of training a neural network by using an objective function, and performing classification for a plurality of ECG types through a CNN classifier.COPYRIGHT KIPO 2020심층 컨볼루션 신경망을 이용한 심전도 부정맥 분류 방법 및 장치가 제시된다. 본 발명에서 제안하는 심층 컨볼루션 신경망을 이용한 심전도 부정맥 분류 방법은 1차원 ECG 신호를 2차원 ECG 이미지로 변환하는 단계 및 학습 기법을 이용하여 변환된 2차원 ECG 이미지를 보강하고, 오버피팅을 감소시키기 위한 정규화를 수행하여 트레이닝 데이터를 확장하며, 목적함수를 이용하여 신경망이 트레이닝된 정도를 측정하고, CNN분류기를 통해 복수의 ECG 유형에 대한 분류를 수행하는 단계를 포함한다.
