Geri Dön

Arrhytmia classification with som

Aritmi datalarının som kullanılarak sınıflandırılması

  1. Tez No: 202566
  2. Yazar: GONCA DAYAN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MEHMET KUNTALP
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Uygulamalı Matematik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 92

Özet

Elektrokardiyogram bir kardiyolog için birçok klinik bilgi içerir. Özellikle ECG'deki dalgaların genlikleri ve olusma süreleri, kalpteki iletimi tanımlamak ve aritmiriski olan hastaları saptamak için sıkça kullanılır. Bu yüzden kardiyologlara yardımcıolabilmek için birçok metot gelistirilmistir.Bu çalısmada Self-Organising Map yöntemi kullanılmıstır. Aritmisi olanhastalardan alınan ECG kayıtlarındaki R dalgalarının ve MIT/BIH AritmiVeritabanı'ndan alınan ECG kayıtlarının sınıflandırılması yapılmıs ve Self-Organizing Map yönteminin bu sınıflandırmadaki performansı ölçülmüstür.

Özet (Çeviri)

The electrocardiogram carries a lot of clinical information for a cardiologist,especially the width or duration of the waves in the ECG are widely used to defineconduction in the heart and to stratify patients at risk of cardiac arrhythmia. Themanual annotation to the waves is a strenuous task; as a result several automatedmethods have been developed to relieve the cardiologist.This study presents an Artificial Neural Network using Self-Organizing Maparchitecture, the evaluation of its performance in the classification of QRS waves ofthe electrocardiogram (ECG) from patients with cardiac arrhythmias and theclassification of data from MIT/BIH Arrhythmia Database.

Benzer Tezler

  1. Cardiac arrhytmia analysis of ECG using higher order spectra

    Yüksek dereceli̇ i̇zge tekni̇kleri̇ i̇le EKG i̇şaretleri̇ni̇n ri̇tm bozukluğu anali̇zi̇

    IBRAHİM ABDULLAHİ KARAYE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    BiyomühendislikYaşar Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. NALAN ÖZKURT

  2. Elektrokardiyogram verilerinin iyileştirilmiş yapay arı kolonisi (MABC) algoritması ile analizi

    Analysis of electrocardiogram data by using modified artificial bee colony (MABC) algorithm

    SELİM DİLMAÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAMER ÖLMEZ

  3. Wavelet construction for digital health-care

    Dijital sağlık hizmetleri için dalgacık üretimi

    ÇAĞLA SARVAN CİBİL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYaşar Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NALAN ÖZKURT

  4. Özellik çıkarma teknikleri ve yapay sinir ağları kullanarak bir tele-kardiyoloji sistem tasarımı

    A tele-cardiology system design using feature extraction techniques and artificial neural networks

    RAHİME CEYLAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YÜKSEL ÖZBAY

    PROF. DR. BEKİR KARLIK

  5. EKG aritmilerini hızlı tanıma

    Fast recognition of ecg arrhythmias

    YÜKSEL ÖZBAY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. BEKİR KARLIK