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High Noise Tolerant R-Peak Detection Method Based on Deep Convolution Neural Network 심층 컨볼루션 신경망 기반의 높은 잡음 내성 R-피크 검출 방법

Menghan JIA, Feiteng LI, Zhijian CHEN, Xiaoyan XIANG, Xiaolang YAN

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요약 :

본 논문에서는 잡음 허용 오차가 높은 R-피크 검출 방법을 제시합니다. 이 방법은 맞춤형 심전도 신경망(DCNN)을 활용하여 슬라이스 심전도(ECG) 신호에서 형태학적 및 시간적 특징을 추출합니다. 제안된 네트워크는 다양한 시야에서 특징을 분석하기 위해 다중 병렬 확장 컨볼루션 레이어를 채택합니다. 슬라이딩 윈도우는 원래 ECG 신호를 세그먼트로 분할한 다음 네트워크는 한 번에 하나의 세그먼트를 계산하고 모든 포인트가 R-피크 영역에 속할 확률을 출력합니다. 이진화 및 디버링 작업 후 R-피크의 발생 시간을 찾을 수 있습니다. MIT-BIH 데이터베이스를 기반으로 한 실험 결과는 높은 강도의 전극 운동 인공물 또는 근육 인공물 잡음 하에서 R-피크 검출 정확도가 크게 향상될 수 있음을 보여 주며 이는 최첨단 방법보다 더 높은 성능을 나타냅니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E102-D No.11 pp.2272-2275
발행일
2019/11/01
공개일
2019/08/02
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2019EDL8097
원고의 종류
LETTER
범주
생물 공학

작성자

Menghan JIA
  Zhejiang University
Feiteng LI
  Zhejiang University
Zhijian CHEN
  Zhejiang University
Xiaoyan XIANG
  Fudan University
Xiaolang YAN
  Zhejiang University

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