생체 신호 처리 및 인공 지능

생체 신호 처리 및 인공 지능 (biomedical signal processing and artificial intelligence)

 

 

인체의 여러 기관에 초점을 맞추어 인공지능을 이용한 생체의학적 신호처리에 대해 전반적으로 고찰한다. 생체 신호는 심전도 (ECG / EKG) 및 뇌파도 (EEG)와 같은 다양한 평가 방법을 사용하여 분석됩니다. 신호는 작고 감쇠되고 노이즈가 있는 센서에 도달한다. 따라서 신호를 증폭하는 데 사용되며 인간 컴퓨터 상호 작용에 사용할 수 있는 증폭기가 필요하다. 생체 신호는 레벨이 약하기 때문에 노이즈에 의해 쉽게 왜곡된다. 가장 일반적인 노이즈 유형인 열 노이즈와 플리커 노이즈이다. 그리고 FIR (Finite Impulse Response) 필터 및 Butterworth 필터와 같은 완화 기술을 적용하여 ECG 신호의 노이즈를 줄인다.

 

여러 연구에서 생체의학 신호 처리 응용 프로그램에 인공 지능 시스템을 통합하는 것의 중요성을 밝혔고 진단을 내릴 때 의사가 직면하는 문제를 최소화하기 위한 통찰력 솔루션을 제공했다. 퍼지 논리의 개념은 인간 행동을 모방할 때 신경망과 공통적인 특징을 가지고 있다. 따라서 퍼지 논리는 특히 모호한 상황에서 인공 지능의 한 분야로 간주될 수 있다. 다양한 필터링 기술을 사용하여 소음을 줄이면 질병 감지에 대한 판독값이 향상되어 의사가 더 잘 진단할 수 있다.