SOONCHUNHYANG UNIVERSITY INDUSTRY ACADEMY COOPERATION FOUNDATION;순천향대학교 산학협력단
发明人:
LEE HWA MIN,이화민,JEON EUN KWANG,전은광
申请号：
KR1020180158212
公开号：
KR1020200071183A
申请日:
2018.12.10
申请国别(地区):
KR
年份:
2020
代理人:
摘要：
Disclosed are an arrhythmia classification system using a deep neural network and a method thereof. According to one aspect of the present invention, the arrhythmia classification system using a deep neural network comprises the steps of: receiving an ECG signal； preprocessing the received ECG signal to be applied to a deep neural network algorithm； detecting a peak value of a P-QRS-T wave in the preprocessed ECG signal； constructing a data set by integrating the detected peak value of the P-QRS-T wave with labeled data into one file； and applying a deep neural network including an input layer, a hidden layer, and an output layer to the peak value of the P-QRS-T wave and the data set to perform arrhythmia classification.본 발명은 심층 신경망을 이용한 부정맥 분류 시스템 및 방법을 개시한다. 본 발명의 일 측면에 따른 심층 신경망을 이용한 부정맥 분류 방법은, ECG 신호를 수신하는 단계； 상기 수신한 ECG 신호를 심층 신경망 알고리즘에 적용할 수 있도록 전처리하는 단계； 상기 전처리된 ECG 신호에서 P-QRS-T파의 피크값을 검출하는 단계； 상기 검출된 P-QRS-T파의 피크값을 라벨 데이터와 통합하여 하나의 파일로 구성함으로써 데이터 셋을 구성하는 단계； 및 상기 P-QRS-T파의 피크값 및 데이터 셋에 입력 레이어, 히든 레이어, 출력 레이어를 포함하는 심층 신경망을 적용하여 부정맥을 분류하는 단계；를 포함한다.
