# B2I-GAN: Anomaly detection from imaged ECG using GAN
ECG(electrocardiogram) 데이터는 심장 및 혈관 장애 분석에 많이 쓰이는 데이터다. 이를 이용한 기존의 연구들은 일차원 상태인 원본 데이터를 사용해왔다.
우리는 STFT(Short-time Fourier transform)를 이용해 데이터를 이차원으로 확장시키고, 시간에 따른 주파수 영역의 분포를 분석하여 특징을 추출하여 분류하고, GAN을 이용해 비정상 데이터-생성된 정상 데이터의 차이를 보여줌으로서 어느 부분이 비정상인지 사용자에게 보여주고자 한다.
## Dataset
해당 연구에 사용한 데이터는 MIT-BIH Arrhythmia Database이다. 이 데이터베이스는 다양한 종류의 심부전증을 나타내는 데이터를 포함하고 있으며 ECG 딥러닝 분야의 많은 연구에서 사용되어 왔다. 내부 데이터는 초당 360Hz로 sampling된 신호로, 우리는 이 전체 샘플 중 가장 특징을 잘 나타내는 II-lead에 대해 정상 신호(N) SVE (S), VEBs (V)를 앓고 있는 환자의 ECG 신호를 추출해 GAN의 입력 데이터로 사용하였다. 다운로드 링크는 아래와 같다.