A fuzzy support vector machine approach for ECG analysis
EKG analizinde bulanık destek vektör makinesi yaklaşımı
- Tez No: 252594
- Danışmanlar: PROF. DR. FİKRET GÜRGEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKAY BAYRAK
- 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
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiErciyes ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMEL KIZILKAYA AYDOĞAN
- 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
2024
Bilgi ve Belge YönetimiÇankırı Karatekin ÜniversitesiBilgi ve Belge Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KASIM BİNİCİ
- A study of recent classification algorithms and a novel approach for biosignal data classification
Başlık çevirisi yok
EYÜP ÇINAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiRochester Institute of TechnologyDr. FERAT ŞAHİN
- 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
2023
Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜRKER HÜDAVERDİ