Geri Dön

A fuzzy support vector machine approach for ECG analysis

EKG analizinde bulanık destek vektör makinesi yaklaşımı

PDF İndir

  1. Tez No: 252594
  2. Yazar: NURİYE ÖZLEM ÖZCAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FİKRET GÜRGEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 130

Özet

EKG, elektrokardiyografinin kısaltmasıdır. Kalpteki elektriksel aktivitenin zamana bağlı değişiminin göstergesidir. Elektrotlar vücutta belli noktalara yerleştirilir. Kalp aktivitesi EKG kağıdına 12 derivasyon olarak aktarılır. Herbir derivasyon farklı bir kesitten alınan aktiviteyi gösterir. Kalbin kan dolaşımının merkezi olması sebebiyle; döngüsündeki bir işlev bozukluğu, büyük bir hasara sebep olabilir veya vücudun başka bir bölgesindeki işlev bozukluğunun göstergesi olabilir. Bu sebeple, kalp aktivitesinin kontrol edilmesi hayati önem taşır. EKG, kullanılan en yaygın tekniktir. Uzmanlar EKG makinesinden çıkan ölçekli kağıt çıktısını kullanarak EKG analizi yaparlar. EKG analizindeki en önemli husus, anormallikleri doğru tespit etmektir.Bu tezde, EKG analizinde bulanık yaklaşım kullanılmıştır. UCI veritabanındaki EKG veriseti kullanılmıştır. Bu veriseti, normal ve anormal EKGlerden oluşur. Tüm anormal EKGler bir sınıf ve normal EKGler bir sınıf oluşturacak şekilde düzenlendi. Sistemin esas amacı; anormallikleri doğru tespit etmektir. En iyi performansı elde edebilmek için birçok bulanık üyelik fonksiyonu denendi. Sistemin çıktısı diğer sınıflandırma yöntemleri ile karşılaştırıldı. Sonuçlar bulanık destek vector makinesinin diğer yöntemlerden daha başarılı olduğunu gösterdi.

Özet (Çeviri)

ECG stands for electrocardiography. It is an interpretation of the electrical activity of the heart over time. Electrodes are placed on the skin in specific coordinates. The activity of the heart is extracted on the ECG paper as 12 leads. Each lead represents the activity from a different section of the heart. For the heart being the center of blood circulation, a malfunction in the working cycle of the heart may cause big damage or be an indicator of a malfunction in another area of the body. Hence, examination of the heart activity has vital importance. ECG is the most common technique. Experts perform ECG analysis using the scaled paper output of the ECG machine. The most important point in ECG analysis is to correctly detect anomalies.In this thesis, fuzzy approach is used for ECG analysis. The ECG dataset in the UCI database is used. This dataset contains of inputs from normal and abnormal ECGs. All the anomalies are used to construct one class and normal ECG data is used to construct another class. The main purpose of the system is to detect anomalies correctly. In order to achieve this goal, a fuzzy support vector machine is constructed. Different fuzzy membership functions are tested to reach the best performance. The output of the fuzzy support vector machine system is compared to other classification methods. Results show that the fuzzy support vector machine outperforms other methods.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    841195

    Mikroşebekelerde ada mod çalışmanın tespiti ve güç kalitesi olaylarının sınıflandırılması için yapay zekâ tabanlı kontrol yöntemlerinin geliştirilmesi

    Development of artificial intelligence based control methods for detection of islanding conditions and classification of power quality events in microgrids

    ALPER YILMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKAY BAYRAK

  2. Tez No

    855158

    Dengesiz veri kümelerinde sınıflandırma problemleri için bulanık tip-2 tabanlı yeni bir algoritma

    A new fuzzy type-2 based algorithm for classification problems in imbalanced datasets

    MELİKE AYGÜN ÇAKIROĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMEL KIZILKAYA AYDOĞAN

  3. Tez No

    864407

    Kütüphane danışma sorularının makine öğrenmesi yaklaşımıyla yanıtlanması: Akademik veri tabanları üzerine bir çalışma

    Answering library consultation questions with a machine learning approach: A study on academic databases

    ERTUĞRUL BURAK EROĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgi ve Belge YönetimiÇankırı Karatekin Üniversitesi

    Bilgi ve Belge Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KASIM BİNİCİ

  4. Tez No

    403211

    A study of recent classification algorithms and a novel approach for biosignal data classification

    Başlık çevirisi yok

    EYÜP ÇINAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiRochester Institute of Technology

    Dr. FERAT ŞAHİN

  5. Tez No

    791299

    Patlatma kaynaklı yer sarsıntısı tahmininde uyarlamalı bulanık çıkarım sistemi (ANFIS), destek vektör makineleri (SVM) ve gauss süreç regresyonu (GPR) tekniklerinin kullanımı

    Application of adaptive-network based fuzzy inference system (ANFIS), support vector machines (SVM) and gaussian process regression (GPR) techniques for prediction of blast-induced ground vibrations

    YAŞAR AĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÜRKER HÜDAVERDİ

Geri Dön