A new method for QT interval analysis of ECG signals based on Gaussian mixture model and neural network
Gauss karışım modeli ve yapay zeka tabanında EKG'nin QT zaman aralığının tespiti üzerine yeni bir metot
- Tez No: 432182
- Danışmanlar: PROF. DR. FARUK YİĞİT, YRD. DOÇ. DR. CÜNEYT YILMAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Kardiyoloji, Mekatronik Mühendisliği, Biostatistics, Cardiology, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 152
Özet
Günümüzde kalp hastalıkları insan ölümleri üzerine sebep olan en önemli faktördür. Teknolojinin ilerlemesi ile bazı kalp hastalıkları iyileştirilebilmekte ancak pekçok kalp hastalığı uzmanlar tarafından tespit edilememektedir. Kalp hastalıklarının tanınması en önemli problemlerden biridir çünkü kalp sinyalleri zaman bağlı olarak değişmektedir. Hastalığı iyileştirmek için, uzmanlar hangi hastalığını olduğunu tespit etmek zorundadırlar. Şu ana kadar dinamik zaman öteleme, destek vektör mekanizması hastalıkları tanımak için geliştirilmiştir, ancak hala aktif olarak kullanılamamaktadırlar. Özellikle, P, QRS ve T dalgalarından oluşan kalp sinyali hastalık tespiti için bir indikatör olarak kullanılmaktadır. Ayrıca, hastalıklar bu sinyallerin incelenmesi ile tespit edilebilmektedir. Özellikle, kalbin elektriksel gevşemesini ve kasılmasını gösteren QT zaman aralığı kalp anomalilerinin tespiti için analiz edilmektedir. Uzayan bir QT zaman aralığı ventriküler taşikardiye potansiyel oluşturmaktadır ve bu da ani ölümlere sebep olmaktadır. Bunlardan dolayı, QT zaman aralığının hesaplanması hastalık teşhisleri için önem oluşturmaktadır. Bu çalışmada, Gauss karışım modeli ve yapay zeka tabanında QT zaman aralığı ölçümü yapabilen bir yeni algoritma sunduk. Tezin içeriği şöyle sıralanabilir: İlk bölümde kalbin anatomik ve elektriksel yapısını açıklanmıştır. İkinci bölümde ventriküler gevşemeye bağlı hastalıklar tartışılmıştır. Logaritmik lineerleştirilmiş Gauss karışım modeli üçüncü bölümde açıklanmıştır. Dördüncü bölümde karşılaştırılma algoritması ile verilen yeni bir algoritma sunulmuştur. Son olarak, tüm test sonuçları verilmiş ve en iyi metot sonuç bölümünde sunulmuştur.
Özet (Çeviri)
Nowadays, cardiac diseases are the most contributing factor to human death. With the improving technology, some of the cardiac illnesses can be treated but many of the cardiac diseases cannot be determined by experts. The recognition of the diseases on the heart is the most important problem because cardiac signal is non-stationary. To treat the disease, the experts must diagnose the kind of diseases. Several algorithms such as support vector machine, dynamic time wrapping for recognition illness in the heart have been developed but they aren't still being used effectively. Especially, the heart signal which is composed of five types of signal, P, Q, R, S and T is used as the indicator of cardiac activity. Also, the diseases can be diagnosed by analyzing this signal. Especially, in the heart signal, QT interval which is between at the beginning of the QRS complex and at the end of T wave is used to analyze some of the heart signal which is called electrocardiogram signal (ECG). A lengthened QT interval causes the potential of ventricular tachyarrhythmias and it creates a risk factor for sudden death. Because of these, QT interval calculation is very important to diagnose diseases. In this thesis, we presented a noval approach to measure the QT interval based on expectation maximizaton algorithm with neural network. The organization of the thesis is as follows: In the first Chapter, anatomy of the heart and its electrophyscological properties are described. Major hearth diseases related to ventricular repolarization abnormalities are discussed in Chapter 2. A log linearized Gaussian mixture model (LLGMN) for the purpose of QT interval analysis is introduced in Chapter 3. In Chapter 4, we presented an improved model that consists of a compare algorithm. Firstly, all of the components of the heart and its functions will be described. Many types of illness in cardiology will be shown and their explanation will be given. In particular, QT interval analysis will be analyzed and its diseases will be researched by using several algorithms such as a log linearized Gaussian mixture model (LLGMN). Also, ECG circuit will be established and its application will be demonstrated. Today, QT interval isn't being found correctly. This thesis purpose is to find the QT interval measure by new method based on maximum likelihood with neural network. Finally, all of the results will be compared and the best method will be represented in conclusion.
Benzer Tezler
- New techniques for ventricular repolarization and heart rate variability analyses
Kalp hızı değişkenliği analizi ve karıncıkların repolarizasyonunun incelenmesi için yeni yaklaşımlar
BURAK ACAR
Doktora
İngilizce
2000
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. HAYRETTİN KÖYMEN
- Obez çocuklarda insülin direncinin EKG parametreleri üzerine olan etkilerinin değerlendirilmesi
Evaluation of the effects of insulin resistance on ECG parameters in obese children
SEHER İDİL
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2021
KardiyolojiSağlık Bilimleri ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEM KARADENİZ
- Monte carlo simülasyonu ile dinamik yoğunluk ayarlı radyoterapi (YART) planlarının, rando fantom çıkışında oluşturduğu doz akı haritasının elde edilmesi ve dedektör sistemleri ile doğrulanması
Calculating the transmission dose map of the dynamic intensity modulated radiation therapy (İMRT – VMAT) treatments behind the rando phantom using monte carlo simulation and validating it using detector systems
OĞUZHAN AYRANCIOĞLU
Doktora
Türkçe
2024
Radyasyon OnkolojisiDokuz Eylül ÜniversitesiMedikal Fizik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KADİR AKGÜNGÖR
- Kısmi aralıklarla tamamlanmış kuyuların performansı
Selectively-completed well performance
YILDIRAY ÇINAR
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiY.DOÇ.DR. TURHAN YILDIZ
- Faktör analizi yaklaşımının medikal verilerde kullanımı: Kardiyoloji alanına bir uygulama
The use of factor analysis approach in the medical data: An application for the field of cardiology
BİLGE KARAASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
BiyoistatistikÇukurova ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İLKER ÜNAL