EKG görsellerindeki kalp ritmi örüntülerinin Fourier dönüşümü ve Gizli Markov modeli ile analizi
Analysis of heart rhythm patterns in ECG images with Fourier transform and Hidden Markov model
- Tez No: 1025712
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYNUR İNCEKIRIK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Fourier dönüşümü, Saklı Markov modeli, Fourier transformation, Hidden Markov model
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Manisa Celal Bayar Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Ekonometri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmanın amacı, görsel formatta saklanan elektrokardiyografi (EKG) kayıtlarından sayısal sinyal izlerinin çıkarılması ve bu sinyallerin Fourier dönüşümü ile Gizli Markov Modeli (HMM) kullanılarak frekans ve zamansal yapı bakımından incelenmesidir. Klinik arşivlerde yer alan EKG kayıtlarının önemli bir bölümü görsel formatta saklandığından, bu kayıtlar doğrudan sayısal sinyal işleme yöntemleriyle analiz edilememektedir. Bu nedenle çalışmada, görsel EKG kayıtlarının analiz edilebilir sayısal sinyal yapısına dönüştürülmesi, elde edilen sinyallerden frekans özniteliklerinin çıkarılması ve bu özniteliklerin pencere sırasına bağlı yapısının olasılıksal bir modelleme yaklaşımıyla değerlendirilmesi hedeflenmiştir. Çalışmanın uygulama aşamasında, Manisa Celal Bayar Üniversitesi Sağlık Uygulama ve Araştırma Hastanesi arşivinden elde edilen görsel EKG kayıtları kullanılmıştır. Teknik açıdan uygun bulunan 6955 görsel EKG kaydından Lead II sinyal izleri çıkarılmış ve her kayıt için 447 noktadan oluşan eşit uzunlukta sayısal sinyal dizileri elde edilmiştir. Elde edilen sinyaller standartlaştırılmış, 64 örnek pencere uzunluğu ve 32 örnek kaydırma adımı kullanılarak ardışık pencerelere ayrılmıştır. Böylece her EKG kaydı 12 pencereyle temsil edilmiş ve toplam 83460 pencere üzerinden analiz gerçekleştirilmiştir. Her pencere için Hızlı Fourier Dönüşümü (FFT) aracılığıyla düşük frekans oranı, orta frekans oranı, yüksek frekans oranı, baskın frekans indeksi, spektral merkez, spektral yayılım ve spektral entropi olmak üzere yedi frekans özniteliği hesaplanmıştır. Daha sonra bu öznitelikler, pencere sırasına uygun gözlem dizileri olarak düzenlenmiş ve HMM ile modellenmiştir. Model karşılaştırma sürecinde farklı gizli durum sayılarına sahip modeller; Log-likelihood, Akaike Bilgi Kriteri (AIC), Bayes Bilgi Kriteri (BIC), gizli durumların veri içindeki temsil oranları ve modelin yorumlanabilirliği birlikte dikkate alınarak değerlendirilmiştir. Bilgi kriterleri en II düşük değerlerini on iki gizli durumlu modelde vermekle birlikte, model seçiminde yalnızca bu ölçütlere bağlı kalınmamıştır. Dört gizli durumlu model daha sade bir temsil sunarken, sekiz gizli durumlu model daha ayrıntılı fakat yorumlanabilir bir yapı sunması nedeniyle karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Elde edilen bulgulara göre, dört gizli durumlu model veri setini daha sade ve genel bir yapıda temsil ederken, sekiz gizli durumlu model frekans özniteliklerine dayalı örüntü değişimlerini daha ayrıntılı biçimde açıklamıştır. Dört gizli durumlu modelde pencerelerin en büyük bölümü Durum 1 altında toplanmış, sekiz gizli durumlu modelde ise Durum 2 en yüksek temsil oranına sahip olmuştur. Kayıt düzeyinde yapılan değerlendirmede, her kaydın 12 pencerelik gizli durum dizisi üzerinden baskın durum grupları oluşturulmuş ve kayıtların genel gizli durum eğilimi özetlenmiştir. Ayrıca sekiz gizli durumlu modelden elde edilen gizli durum dizileri persona profilleri kapsamında değerlendirilmiş; kayıtlar Baskın Durumlu Profil, Geçişken Durumlu Profil ve Karma Durumlu Profil olmak üzere üç grup altında incelenmiştir. Elde edilen sonuçlara göre 6955 kaydın 4497'si Geçişken Durumlu Profil, 1504'ü Baskın Durumlu Profil ve 954'ü Karma Durumlu Profil grubunda yer almıştır. Bu sonuç, kayıtların önemli bir bölümünde pencere sırası boyunca gizli durum değişimlerinin belirgin olduğunu göstermiştir. Çalışma sonucunda, görsel EKG kayıtlarından elde edilen sayısal sinyallerin uygun sinyal çıkarımı, standartlaştırma, pencereleme, Fourier dönüşümü ve Gizli Markov Modeli adımlarıyla frekans ve zamansal yapı bakımından incelenebileceği görülmüştür. Modelden elde edilen gizli durumlar, baskın durum grupları ve persona profilleri klinik tanı çıktıları olarak değil, görsel EKG kayıtlarından çıkarılan frekans özniteliklerinin pencere sırasına bağlı değişimini açıklayan istatistiksel sınıflandırmalar olarak yorumlanmıştır. Bu yönüyle çalışma, etiket bilgisi bulunmayan görsel EKG arşivlerinin de uygulanabilir, tekrar edilebilir ve yöntemsel olarak açıklanabilir bir analiz yaklaşımıyla değerlendirilebileceğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
The aim of this study is to extract digital signal traces from electrocardiography (ECG) records stored in visual format and to examine these signals in terms of frequency and temporal structure using the Fourier Transform and the Hidden Markov Model (HMM). Since a considerable portion of ECG records in clinical archives is stored in visual format, these records cannot be directly analyzed using digital signal processing methods. Therefore, this study aims to convert visual ECG records into an analyzable digital signal structure, extract frequency features from the obtained signals, and evaluate the window-order-dependent structure of these features through a probabilistic modeling approach. In the application phase of the study, visual ECG records obtained from the archive of Manisa Celal Bayar University Health Practice and Research Hospital were used. Lead II signal traces were extracted from 6955 visual ECG records that were considered technically suitable, and equal-length digital signal sequences consisting of 447 points were obtained for each record. The obtained signals were standardized and divided into consecutive windows using a window length of 64 samples and a shifting step of 32 samples. Thus, each ECG record was represented by 12 windows, and the analysis was carried out on a total of 83460 windows. For each window, seven frequency features were calculated using the Fast Fourier Transform (FFT): low-frequency ratio, mid-frequency ratio, high-frequency ratio, dominant frequency index, spectral centroid, spectral spread, and spectral entropy. These features were then arranged as observation sequences according to the window order and modeled using HMM. In the model comparison process, models with different numbers of hidden states were evaluated by considering Log-likelihood, Akaike Information Criterion (AIC), Bayesian Information Criterion (BIC), the representation rates of hidden states in the data, and model interpretability together. IV Although the information criteria reached their lowest values in the twelve-hiddenstate model, model selection was not based solely on these criteria. While the fourhidden-state model provided a simpler representation, the eight-hidden-state model was examined comparatively because it provided a more detailed yet interpretable structure. According to the findings, the four-hidden-state model represented the dataset in a simpler and more general structure, whereas the eight-hidden-state model explained the frequency-feature-based pattern changes in more detail. In the four-hidden-state model, the largest proportion of windows was assigned to State 1, while in the eighthidden-state model, State 2 had the highest representation rate. At the record level, dominant state groups were formed based on the 12-window hidden state sequence of each record, and the general hidden state tendency of the records was summarized. In addition, the hidden state sequences obtained from the eight-hidden-state model were evaluated within the scope of persona profiles, and the records were examined under three groups: Dominant State Profile, Transitional State Profile, and Mixed State Profile. According to the results, 4497 of the 6955 records were included in the Transitional State Profile, 1504 records in the Dominant State Profile, and 954 records in the Mixed State Profile. This result showed that hidden state changes along the window order were evident in a considerable portion of the records. As a result of the study, it was shown that digital signals obtained from visual ECG records can be examined in terms of frequency and temporal structure through appropriate signal extraction, standardization, windowing, Fourier Transform, and Hidden Markov Model steps. The hidden states, dominant state groups, and persona profiles obtained from the model were interpreted not as clinical diagnostic outputs, but as statistical structures explaining the window-order-dependent variation of frequency features extracted from visual ECG records. In this respect, the study demonstrates that visual ECG archives without label information can also be evaluated through an applicable, reproducible, and methodologically explainable analysis approach.
Benzer Tezler
- Genel anestezi ile ameliyat olması gereken son 12 ay içinde COVİD-19 enfeksiyonu geçirip iyileşmiş hasta grubunda intraoperatif aritmi görülme sıklığının araştırılması
Investigation of the frequency of intraoperative arrhythmia in the patient group, which required surgery with general anesthesia and healed with COVİD-19 infection in the last 12 months
EMİNE SÖZEN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
Anestezi ve ReanimasyonSivas Cumhuriyet ÜniversitesiAnesteziyoloji ve Reanimasyon Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET CEMİL İSBİR
- Lempel-ziv komplekslik metodu kullanılarak EKG ve solunum sinyallerinden uyku apnesi analizi
Analysis of sleep-apnea from electrocardiogram and respiratory signals using the lempel-ziv complexity
SOMAY KÜBRA ŞENER
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
BiyomühendislikKocaeli ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİNE BOLAT
- İntern doktorların EKG yorumlama becerisinin acil tıp stajı öncesi ve sonrasında değerlendirilmesi
Evaluation of intern doctors' ECG interpretation skills before and after the emergency medicine internship
UĞUR ÇAKIROGLU
- EKG işaretlerinin algılanması ve bilgisayar ile görüntülenmesi
Başlık çevirisi yok
SADIK KARA
Yüksek Lisans
Türkçe
1991
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiY.DOÇ.DR. M. KEMAL KIYMIK
- İnfra-red transmisyonlu bir EKG teremetri sistemi
An ECG telemetry system with infra-red transmission
AHMET YARDIMCI
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALİ ŞÜKRÜ ONURAL