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시간 영역의 심전도 신호를 입력받는 입력부;웨이블렛 변환을 이용하여 상기 시간 영역의 심전도 신호를 주파수 영역의 심전도 신호로 변환하는 웨이블렛 변환부; 및상기 주파수 영역의 심전도 신호를 AFIB(Atrial fibrillation), LBBB(Left bundle branch block beat), NSR(Normal sinus rhythm) 및 PVC(Premature ventricular contraction) 중 어느 하나로 분류하는 신경망을 포함하며,상기 신경망은, 트레이닝 데이터 세트를 이용하여 학습된 모바일넷(MobileNet)인, 모바일넷을 이용한 심장 질병 분류 장치
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제1항에 있어서, 상기 심장 질병 분류 장치는,상기 시간 영역의 심전도 신호를 저역 통과 필터링하는 필터부를 더 포함하며,상기 저역 통과 필터링의 차단 주파수는 130Hz인, 모바일넷을 이용한 심장 질병 분류 장치
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제1항에 있어서, 상기 심장 질병 분류 장치는,상기 트레이닝 데이터 세트를 생성하는 트레인닝 데이터 세트 생성부를 더 포함하며,상기 모바일넷은, 상기 트레이닝 데이터 세트를 이용하여 학습을 수행하는, 모바일넷을 이용한 심장 질병 분류 장치
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제3항에 있어서, 상기 트레인닝 데이터 세트 생성부는,제1 개수의 시간 영역의 심전도 신호로부터 제2 개수 - 상기 제2 개수는 상기 제1 개수보다 큼 - 의 시간 영역의 심전도 신호를 생성함으로써, 데이터 개수를 증가시키고,웨이블렛 변환을 이용하여 상기 제2 개수의 시간 영역의 심전도 신호를 주파수 영역의 심전도 신호로 변환하는, 모바일넷을 이용한 심장 질병 분류 장치
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제4항에 있어서, 상기 트레인닝 데이터 세트 생성부는,매칭 펄수트(matching pursuit) 알고리즘을 이용하거나, 또는 상기 제1 개수의 시간 영역의 심전도 신호 각각을 회전시킴으로써 데이터 개수를 증가시키는, 모바일넷을 이용한 심장 질병 분류 장치
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입력부에서, 시간 영역의 심전도 신호를 입력받는 제1 단계;웨이블렛 변환부에서, 웨이블렛 변환을 이용하여 상기 시간 영역의 심전도 신호를 주파수 영역의 심전도 신호로 변환하는 제2 단계; 및신경망에서, 상기 주파수 영역의 심전도 신호를 AFIB(Atrial fibrillation), LBBB(Left bundle branch block beat), NSR(Normal sinus rhythm) 및 PVC(Premature ventricular contraction) 중 어느 하나로 분류하는 제3 단계를 포함하며,상기 신경망은, 트레이닝 데이터 세트를 이용하여 학습된 모바일넷(MobileNet)인, 모바일넷을 이용한 심장 질병 분류 방법
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제6항에 있어서, 상기 심장 질병 분류 방법은,필터부에서, 상기 시간 영역의 심전도 신호를 저역 통과 필터링하는 단계를 더 포함하며,상기 저역 통과 필터링의 차단 주파수는 130Hz인, 모바일넷을 이용한 심장 질병 분류 방법
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제6항에 있어서, 상기 심장 질병 분류 방법은,트레인닝 데이터 세트 생성부에서, 상기 트레이닝 데이터 세트를 생성하는 단계; 및상기 모바일넷에서, 상기 트레이닝 데이터 세트를 이용하여 학습을 수행하는 단계를 포함하는, 모바일넷을 이용한 심장 질병 분류 방법
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제8항에 있어서, 상기 트레이닝 데이터 세트를 생성하는 단계는,제1 개수의 시간 영역의 심전도 신호로부터 제2 개수 - 상기 제2 개수는 상기 제1 개수보다 큼 - 의 시간 영역의 심전도 신호를 생성함으로써, 데이터 개수를 증가시키는 단계; 및웨이블렛 변환을 이용하여 상기 제2 개수의 시간 영역의 심전도 신호를 주파수 영역의 심전도 신호로 변환하는 단계를 포함하는, 모바일넷을 이용한 심장 질병 분류 방법
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제9항에 있어서, 상기 데이터 개수를 증가시키는 단계는,매칭 펄수트(matching pursuit) 알고리즘을 이용하거나, 또는 상기 제1 개수의 시간 영역의 심전도 신호 각각을 회전시킴으로써 데이터 개수를 증가시키는 단계를 포함하는, 모바일넷을 이용한 심장 질병 분류 방법
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