본문입니다.

1. 프로젝트 소개

• 이번 프로젝트의 주제는 "심장질환 환자 ECG 데이터 분석을 위한 딥러닝 기법 설계" 입니다. RNN, CNN의 딥러닝 모델을 구현하여, 정확도 및 ROC AUC를 비교하여 어떠한 모델이 주제에 더 적합한 모델인지를 연구한 프로젝트입니다.

2. 팀 소개

• 김정무 부산대학교 정보컴퓨터공학부 201824447 [email protected]
• 김지윤 부산대학교 정보컴퓨터공학부 201824455 [email protected]
• 천효승 부산대학교 정보컴퓨터공학부 201824601 [email protected]

3. 구성도

<데이터 전처리>

<BiLstm구성도 및 결과>

<ResNet101구성도 및 결과>

4. 소개 및 시연 영상

2023년 전기 졸업과제 09 DeepHeart

5. 사용법

pytorch기반의 딥러닝 프로그램으로, python환경 구축이 필요합니다. 데이터셋의 크기가 구글 colab환경에서 다룰 수 있는 메모리용량을 초과하기 때문에, 32GB이상의 메모리 환경이 권장됩니다. ECG dataset속 ptbxl_database.csv파일을 기반으로 학습을 진행합니다. 파일의 경로에 주의하여야 합니다.