가정 건강 모니터링을 위한 EEG 기반 병리 검출

본 연구에서는 전기뇌파도(EEG)를 이용한 원격 병리 검출 시스템을 제안합니다. 이 시스템은 1D 및 2D 합성곱으로 구성된 심층 합성곱 신경망을 사용합니다. 서로 다른 합성곱 층에서 추출한 특징들은 융합 네트워크를 통해 융합됩니다. 다양한 유형의 네트워크가 조사되며, 여기에는 숨겨진 층 수가 다양한 다층 퍼셉트론(MLP)과 오토인코더가 포함됩니다. 정상 및 비정상 두 가지 클래스를 포함하는 공개 EEG 신호 데이터베이스를 사용하여 실험이 수행됩니다. 실험 결과 제안된 시스템이 두 개의 숨겨진 층을 가진 MLP를 따르는 합성곱 신경망을 사용하여 89% 이상의 정확도를 달성함을 입증합니다. 제안된 시스템은 클라우드 기반 프레임워크에서 평가되었으며, 그 성능이 오직 로컬 서버에서 얻은 성능과 유사함을 발견했습니다.