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휴대용 및 웨어러블 측정기를 위한 ECG와 PPG 신호를 활용한 합성곱 신경망 알고리즘 기반의 비가압식 혈압 추정 방법
Cuffless Blood Pressure Estimation Based on a Convolutional Neural Network using PPG and ECG Signals for Portable or Wearable Blood Pressure Devices
- 조진우;
- 최아영
초록
본 논문에서는 시계열 심전도 (Electrocardiogram: ECG) 및 광전용맥파 측정센서 (Photoplethysmography: PPG)을 이용하여 혈압을 추정하는 알고리즘을 제안한다. 혈압 (Blood pressure: BP)을 추정하기 위해 주기적 입력 신호를 생성하고 차동 및 임계값 방법에 따라 잡음을 제 거한 다음 합성곱 신경망 알고리즘을 기반으로 하여 수축기 혈압과 이완기 혈압을 예측한다. 본 논문 에서 사용된 데이터는 MIMIC 데이터베이스에서 총 3.1GB의 49명의 환자 데이터를 사용하였다. 실험 결과 수축기 혈압의 평균 제곱근 오차는 5.80mmHg, 이완기 혈압의 예측 오차는 2.78mmHg을 나타내 었다. 또한, 영국 고혈압 협회가 제안한 혈압계 평가 방법을 적용하였을 때, 최고 성능인 등급 A를 만 족함을 확인할 수 있었다.
키워드
Cuff-less blood pressure estimation; Convolutional neural network; ECG; PPG; 비가압식 혈압 추정방법; 합성곱 신경망; 심전도 신호; 광전용맥파 신호
- 제목
- 휴대용 및 웨어러블 측정기를 위한 ECG와 PPG 신호를 활용한 합성곱 신경망 알고리즘 기반의 비가압식 혈압 추정 방법
- 제목 (타언어)
- Cuffless Blood Pressure Estimation Based on a Convolutional Neural Network using PPG and ECG Signals for Portable or Wearable Blood Pressure Devices
- 저자
- 조진우; 최아영
- 발행일
- 2020-06
- 저널명
- 한국산업정보학회논문지
- 권
- 25
- 호
- 3
- 페이지
- 1 ~ 10