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동향

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부정맥을 진단하는 스마트 체중계

2020-08-24 org.kosen.entty.User@5bdf049a 이은진(kosen10)

분야

정보/통신

발행기관

정보통신기획평가원

발행일

2020.08.19

URL

https://www.itfind.or.kr/publication/regular/weeklytrend/weekly/list.do

심혈관 질환 위험도 예측 알고리즘을 적용한 심혈관 관련 생체 신호 측정 및 분석 시스템으로, Smart Scale을 개발하였음. Smart Scale은 사용자의 생체 신호로, 몸무게와 ECG 신호를 측정하여, ECG 신호로부터 심박수와 AF의 위험성을 예측하여 알려줌

몸무게 측정을 위해서, HX711을 이용하여 4개의 LoadCell 센서로부터 획득한 압력 정보를 증폭하여 몸무게를 측정하였으며, ECG 신호를 획득하기 위해 PSL-iECG2 모듈을 사용하였는데, LoadCell 신호와 PSL-iECG2 신호는 모두 아두이노를 통해 수집되고, ECG 신호의 경우, AF 평가를 하기 위해 기 학습된 AF 탐지 알고리즘을 사용하여 AF의 위험성을 경고하도록 구현하였음

AF 위험성 탐지 알고리즘은 수집된 56명의 사용자를 대상으로 수집된 데이터를 기반으로 SMOTE 방법을 사용하여 학습 데이터의 크기를 늘린 뒤, kNN, DT, 그리고 NNs 방법을 사용해 학습시켰고, 이렇게 학습된 3개의 분류기의 성능을 평가하였음


출처 : 주간기술동향 1960호(2020.08.19 발행) / ICT R&D 동향
 
* 자세한 내용은 바로가기(URL)와 첨부파일을 통해 확인하시기 바랍니다.
 

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