KCI등재
Auto Regressive모델링 기반의 특징점 추출과 Support Vector Machine을 통한 조기수축 부정맥 분류 = Feature Extraction based on Auto Regressive Modeling and an Premature Contraction Arrhythmia Classification using Support Vector Machine
저자
조익성 (대구대학교) ; 권혁숭 (부산대학교) ; 김주만 (부산대학교) ; 김선종 (부산대학교) ; Cho, Ik-sung ; Kwon, Hyeog-soong ; Kim, Joo-man ; Kim, Seon-jong 연구자관계분석
발행기관
학술지명
한국정보통신학회논문지(Journal of the Korea Institute Of Information and Communication Engineering)
권호사항
발행연도
2019
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
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117-126(10쪽)
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1
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부정맥 분류를 위한 기존 연구들은 분류의 정확성을 높이기 위해 신경망, 퍼지, 시계열 주파수 분석, 비선형 분석법 등이 연구되어 왔다. 이러한 방법들은 분류율를 향상시키기 위해 정확한 특징점과 많은 양의 신호를 처리해야 하기 때문에 데이터의 가공 및 연산이 복잡하며, 다양한 부정맥을 분류하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 AR(Auto Regressive) 모델링 기반의 특징점 추출과 SVM(Support Vector Machine)을 통한 조기수축 부정맥 분류 방법을 제안한다. 이를 위해 잡음을 제거한 ECG 신호에서 R파를 검출하고 QRS와 RR 간격의 특정 파형 구간을 모델링하였다. 이후 최적 세그먼트 길이(n1, n2), 최적 차수( p1, p2)의 4가지 AR 모델링 변수를 추출하고 SVM을 통해 Normal, PVC, PAC를 분류하였다. 연구의 타당성을 입증하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 대상으로 한 R파의 평균 검출 성능은 99.77%, Normal, PVC, PAC 부정맥은 각각 99.23%, 97.28, 96.62의 평균 분류율을 나타내었다.
더보기Legacy study for detecting arrhythmia have mostly used nonlinear method to increase classification accuracy. Most methods are complex to process and manipulate data and have difficulties in classifying various arrhythmias. Therefore it is necessary to classify various arrhythmia based on short-term data. In this study, we propose a feature extraction based on auto regressive modeling and an premature contraction arrhythmia classification method using SVM., For this purpose, the R-wave is detected in the ECG signal from which noise has been removed, QRS and RR interval segment is modelled. Also, we classified Normal, PVC, PAC through SVM in realtime by extracting four optimal segment length and AR order. The detection and classification rate of R wave and PVC is evaluated through MIT-BIH arrhythmia database. The performance results indicate the average of 99.77% in R wave detection and 99.23%, 97.28%, 96.62% in Normal, PVC, PAC classification.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2017-12-01 | 평가 | 등재후보로 하락 (계속평가) | KCI후보 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2011-11-23 | 학술지명변경 | 외국어명 : THE JOURNAL OF The KOREAN Institute Of Maritime information & Communication Science -> Journal of the Korea Institute Of Information and Communication Engineering | KCI등재 |
2011-11-16 | 학회명변경 | 영문명 : International Journal of Information and Communication Engineering(IJICE) -> The Korea Institute of Information and Communication Engineering | KCI등재 |
2011-11-14 | 학회명변경 | 한글명 : 한국해양정보통신학회 -> 한국정보통신학회영문명 : 미등록 -> International Journal of Information and Communication Engineering(IJICE) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2002-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.23 | 0.23 | 0.27 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.24 | 0.22 | 0.424 | 0.11 |
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