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2018년도 한국통신학회 하계종합학술발표회

  • 일시 : 2018년 6월 20일(수) ~ 22일(금)
  • 장소 : 제주 신화월드

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논문분야 IV 구분 포스터
논문제목 CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK FOR DETECTION OF SUDDEN CARDIAC ARREST
저자 Minh Tuan Nguyen, Donghyeon Kim, Kiseon Kim 논문파일 Download

Shockable rhythms including ventricular fibrillation (VF) and ventricular tachycardia (VT) are the main cause of sudden cardiac arrest (SCA), the major health problem. Nowadays, the most effective therapy to treat the SCA is electronic defibrillation delivered by the automated external defibrillator (AED). In this research, a reliable shock advice algorithm (SAA) is proposed for the AED application to detect the SCA from electrocardiogram (ECG) signal. The proposed SAA uses the full convolutional neural network (CNN) validated by cross validation procedure, which archives the accuracy of 98.57%, sensitivity of 90.30%, and specificity of 99.25%.

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