초록
심전도(ECG)는 심혈관 시스템의 기능을 모니터링하는 데 신뢰성 있게 사용될 수 있습니다. 최근에는 심박동의 정확한 분류에 많은 관심이 집중되고 있습니다. 다양한 ECG 조건 간에는 많은 공통점이 있지만, 대부분의 연구는 해당 작업을 위해 주석화된 데이터셋에서 조건 세트를 분류하는 데 초점을 맞추고 있으며, 다른 작업 간의 전이 가능한 지식을 학습하고 활용하는 것보다는 이에 더 중점을 두고 있습니다. 본 논문에서는 AAMI EC57 표준에 따라 다섯 가지 다른 부정맥을 정확히 분류할 수 있는 깊은 합성곱 신경망(deep convolutional neural networks) 기반의 심박동 분류 방법을 제안합니다. 또한, 이 작업에서 얻은 지식을 심근경색(myocardial infarction, MI) 분류 작업으로 전이시키는 방법을 제시합니다. 제안된 방법은 PhysionNet의 MIT-BIH 및 PTB 진단 데이터셋에서 평가되었습니다. 결과에 따르면, 제안된 방법은 부정맥 분류에서 평균 93.4%의 정확도와 심근경색 분류에서 평균 95.9%의 정확도로 예측할 수 있는 것으로 나타났습니다.