ECG Arrhythmia Detection Using Transformer

초록

ECG 데이터는 심장의 전기적인 생체 신호를 측정한 데이터이다. 이 데이터는 방대한 양과 분 석 수요에 비해 심장 전문의가 라벨링을 해야 한다는 특징으로 인해 라벨링 데이터가 부족하 다. 하지만 대부분의 ECG 이상치 검출 모델들은 지도학습 기반으로 이상치를 검출한다. 이에 본 논문은 라벨링 데이터가 없거나 부족한 상황에서도 비지도적으로 ECG 데이터에서 이상치 검출을 수행할 수 있는 트랜스포머를 활용한 모델을 제안한다. 해당 모델은 기존 트랜스 포머 가 활용한 어텐션 방법론을 전체 시계열 데이터의 경향성이 잘들어 날 수 있게 수정한 이상 탐지 어텐션을 활용하여 ECG 데이터에서 비지도 방식으로 이상치를 검출 하며, 기존의 ECG 이상치 검출 모델보다 좋은 성능을 보였다.