The present invention relates to a method and apparatus for detecting an artifact of a blood pressure signal, and a computer-readable recording medium recording the same. The method for detecting an artifact of the blood pressure signal according to the present invention includes measuring a continuous signal of blood pressure in real time, and measuring the measured signal. Dividing the continuous signal into a plurality of unit waveforms by searching for a cardiac contraction start point and a peak point, and inputting consecutive N unit waveforms among the plurality of unit waveforms to a deep trust network (DBN) Determining two outputs, and determining whether they are artifacts or normal signals using the determined two outputs. According to the present invention, ABP artifacts are automatically generated by utilizing a deep trust network (DBN), which is one of deep neural network (DNN) models that can learn the causes and shapes of various kinds of artifacts. By eliminating, it is possible to minimize various false alarms of the biosignal stream measured in real time.본 발명은 혈압 신호의 아티팩트 검출 방법, 장치 및 이를 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 관한 것으로, 본 발명의 혈압 신호의 아티팩트 검출 방법은 혈압의 연속된 신호를 실시간 측정하는 단계, 상기 측정된 신호로부터 심장수축 시작점과 피크점을 탐색하여 상기 연속된 신호를 다수의 단위 파형으로 구분하는 단계, 상기 다수의 단위 파형 중 연속된 N개의 단위 파형을 입력으로 심층 신뢰 신경망(DBN: Deep Belief Network)에 적용하여 두 개의 출력을 결정하는 단계, 및 상기 결정된 두 개의 출력을 이용하여 아티팩트인지 정상 신호인지 판단하는 단계를 포함한다. 본 발명에 의하면, 다양한 종류의 아티팩트에 대한 원인과 형상을 함께 학습할 수 있는 심화 신경망(DNN: Deep Neural Network) 모델 중 하나인 심화 신뢰망(DBN: Deep Belief Network)을 활용하여 ABP 아티팩트를 자동 제거함으로써 실시간 측정되는 생체신호 스트림의 다양한 오경보를 최소화할 수 있다.
