신뢰성 있는 부정맥 진단을 위해서는 리듬 구간 및 심박 단위의 종합적인 분석을 통하여 심전도 신호에 대한 분류 결과가 제시되어야 한다. 본 논문에서는 심전도 신호의 특징점에 기반하여 규칙기반 분류를 이용한 일정 구간의리듬분석을수행하고SVM기반분류를이용한심박단위의리듬분석을첨가하였다. 규칙기반분류에서는리듬구간의특징에대하여임상자료로부터도출된규칙베이스를이용하여리듬유형을분류하도록하며, SVM기반분류에서는 심박 단위의 특징에 대하여 미리 학습된 다중 SVM 분류기를 이용하여 단조 리듬 및 주요 비정상 심박을분류하도록 한다. MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 이용한 실험을 통하여 11가지 리듬 유형에 대하여 규칙기반방법만을 적용하였을 경우 68.52%, 규칙기반과 SVM기반의 융합 방법을 적용하였을 경우 87.04%의 분류 성능을 각각 보였다. SVM기반 방법으로 단조 리듬과 배열 리듬에 대한 오분류 개선을 통하여 분류 성능에서 19% 정도가 향상됨을 확인하였다.
이 논문에서는 심전도 신호의 특징점에 기반해 규칙기반 분류를 이용한 일정 구간의리듬분석을수행하고SVM기반분류를이용한심박단위의리듬분석을첨가했다.