뉴로-퍼지 신경망 기반 최적의 HRV특징을 이용한 우울증진단 알고리즘Neuro-Fuzzy Network-based Depression Diagnosis Algorithm Using Optimal Features of HRV
- Other Titles
- Neuro-Fuzzy Network-based Depression Diagnosis Algorithm Using Optimal Features of HRV
- Authors
- 장진흥; 전설위; 임준식
- Issue Date
- Feb-2012
- Publisher
- 한국콘텐츠학회
- Keywords
- 뉴로-퍼지신경망; 특징추출; 특징선택; 심박수 변이도; 우울증; Neuro-Fuzzy Network; Feature Extraction; Feature Selection; Heart Rate Variability; Depression
- Citation
- 한국콘텐츠학회 논문지, v.12, no.2, pp.1 - 9
- Journal Title
- 한국콘텐츠학회 논문지
- Volume
- 12
- Number
- 2
- Start Page
- 1
- End Page
- 9
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/gachon/handle/2020.sw.gachon/80817
- ISSN
- 1598-4877
- Abstract
- 본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망 (Neural Network with Weighted Fuzzy Membership functions, NEWFM)과 심박수 변이도(Heart Rate Variability, HRV)를 이용하여 우울증 진단알고리즘을 제안하고 있다. 본 알고리즘에서 사용할 NEWFM의 입력특징을 추출하기 위해서 주파수도메인 특징추출, 시간도메인 특징추출, 웨이블릿변환 특징추출, 포인케어변환 특징추출 방법을 이용하여 22개의 초기 HRV 특징들을 추출하였다. 또한 NEWFM에서 제공하는 비중복면적 분산측정법 (Non-overlap Area Distribution Measurement, NADM)에 의해 입력특징의 중요도를 평가하여 22개의 초기특징으로부터 중요도가 가장 높은 6개 최적입력특징을 선택하였다. 이 6개 특징을 이용하여 우울증을 진단한 결과는 95.8%의 정확도를 나타내었다.
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