ARRHYTHMIA CLASSIFICATION SYSTEM AND METHOD USING DEEP NEURAL NETWORK

발명의 명칭
(EN) ARRHYTHMIA CLASSIFICATION SYSTEM AND METHOD USING DEEP NEURAL NETWORK
(ZH) 心律失常分类系统和方法及执行该方法的记录介质
출원번호 : 201911218815.6
출원일자 : 2019년 12월 3일
출원국가 : 중국
발명자
LEE HWA MIN, 李和玟
JEON EUN KWANG, 全银广
특허권자
SOONCHUNHYANG UNIVERSITY INDUSTRY ACADEMY COOPERATION FOUNDATION
顺天乡大学校产学协力团

요약서
(EN)
The invention discloses an arrhythmia classification system and method using a deep neural network. An arrhythmia classification method using a deep neural network according to one aspect of the present invention comprises the steps of: receiving an ECG signal; preprocessing the received ECG signal to enable the ECG signal to be suitable for a deep neural network algorithm; detecting a peak valueof a P-QRS-T wave in the preprocessed ECG signal; a step of constructing a data set by integrating the detected peak value of the P-QRS-T wave with tag data to construct a single file; and a step of classifying the arrhythmias by applying a deep neural network including an input layer, a hidden layer, and an output layer to a peak value and a data set of the P-QRS-T wave.
(ZH)
本发明公开了一种利用深层神经网络的心律失常分类系统及方法。根据本发明的一方面的利用深层神经网络的心律失常分类方法包括:接收ECG信号的步骤;对上述所接收的ECG信号进行预处理,使得适用于深层神经网络算法的的步骤;在上述预处理的ECG信号中检测P‑QRS‑T波的峰值的步骤;通过将上述检测出的P‑QRS‑T波的峰值与标签数据进行整合来构造一个文件,从而构造数据集的步骤;通过将包括输入层、隐藏层和输出层的深层神经网络适用于P‑QRS‑T波的峰值和数据集来对心律失常进行分类的步骤。

연구사사
이 발명을 지원한 국가연구개발사업
과제고유번호 20141007200051001
부처명 과학기술정보통신부
과제관리(전문)기관명 정보통신기술진흥센터(IITP)
연구사업명 대학ICT연구센터육성지원사업
연구과제명 웰니스 삶을 위한 WellTEC 코칭 서비스 및 콘텐츠 개발
기 여 율 1/2
과제수행기관명 순천향대학교
연구기간 2014.06.01 ~ 2018.12.31

이 발명을 지원한 국가연구개발사업
과제고유번호 20150004030041001
부처명 과학기술정보통신부
과제관리(전문)기관명 정보통신기술진흥센터(IITP)
연구사업명 대학ICT연구센터육성 지원사업
연구과제명 IoT보안기술연구
기 여 율 1/2
과제수행기관명 순천향대학교 산학협력단
연구기간 2015.06.01 ~ 2018.12.31