METHOD, PROGRAM, AND APPARATUS FOR SCREENING ELECTROCARDIOGRAM SIGNALS INCLUDING NOISE ON BASIS OF NEURAL NETWORK MODEL

A method for screening electrocardiogram signals including noise, according to an embodiment of the present disclosure, comprises the steps of: obtaining a first electrocardiogram signal through a network unit; inputting the first electrocardiogram signal into a pre-trained neural network model and obtaining first feature information corresponding to the first electrocardiogram signal; identifying at least one cluster including a plurality of pieces of second feature information corresponding to a plurality of second electrocardiogram signals without noise; on the basis of the similarity between the first feature information and the at least one cluster, calculating a noise score of the first electrocardiogram signal; and on the basis of the calculated noise score, determining whether the first electrocardiogram signal is an electrocardiogram signal including noise, wherein the pre-trained neural network model may be pre-trained to restore input electrocardiogram signals on the basis of a training data set including the plurality of second electrocardiogram signals. Un procédé de criblage de signaux d'électrocardiogramme comprenant du bruit, selon un mode de réalisation de la présente invention, comprend les étapes suivantes: l'obtention d'un premier signal d'électrocardiogramme à travers une unité de réseau; l'entrée du premier signal d'électrocardiogramme dans un modèle de réseau neuronal pré-entraîné et obtention d'une première information de caractéristiques correspondant au premier signal d'électrocardiogramme; l'identification d'au moins un groupe comprenant une pluralité d'éléments de seconde information de caractéristiques correspondant à une pluralité de seconds signaux d'électrocardiogramme sans bruit; sur la base de la similarité entre la première information de caractéristiques et au moins un agrégat, le calcul d'un score de bruit du premier signal d'électrocardiogramme; et sur la base du score de bruit calculé, la détermination pour savoir si le premier signal d'électrocardiogramme est un signal d'électrocardiogramme comprenant du bruit, le modèle de réseau neuronal pré-entraîné pouvant être pré-entraîné pour restaurer des signaux d'électrocardiogramme d'entrée sur la base d'un ensemble de données d'apprentissage comprenant la pluralité de seconds signaux d'électrocardiogramme. 본 개시의 일 실시 예에 따른 노이즈를 포함한 심전도 신호를 선별하는 방법은 네트워크부를 통해 제1 심전도 신호를 획득하는 단계, 기 학습된 신경망 모델에 상기 제1 심전도 신호를 입력하여 상기 제1 심전도 신호에 대응하는 제1 특징 정보를 획득하는 단계, 노이즈를 포함하지 않은 복수의 제2 심전도