• 제목/요약/키워드: 비가압식 혈압 추정방법

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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
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제25권3호
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    • pp.1-10
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    • 2020

  • 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 제거한 다음 합성곱 신경망 알고리즘을 기반으로 하여 수축기 혈압과 이완기 혈압을 예측한다. 본 논문에서 사용된 데이터는 MIMIC 데이터베이스에서 총 3.1GB의 49명의 환자 데이터를 사용하였다. 실험결과 수축기 혈압의 평균 제곱근 오차는 5.80mmHg, 이완기 혈압의 예측 오차는 2.78mmHg을 나타내었다. 또한, 영국 고혈압 협회가 제안한 혈압계 평가 방법을 적용하였을 때, 최고 성능인 등급 A를 만족함을 확인할 수 있었다.

  • https://doi.org/10.9723/jksiis.2020.25.3.001 인용 PDF KSCI