Geri Dön

Development of a system to diagnose paroxysmal atrial fibrillation patients from arrhythmia free ECG records

Aritmisiz EKG kayıtlarından paroksismal atriyal fibrilasyon hastalarını teşhiş edici sistem geliştirilmesi

  1. Tez No: 438767
  2. Yazar: İREM HİLAVİN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET KUNTALP
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 153

Özet

Atriyal fibrilasyon (AF) hastaları elektrokardiyagram (EKG) kayıtlarına dayanarak kolayca belirlenebilir. Ancak paroksismal atriyal fibrilasyon (PAF) durumunda AF atakları rasgeledir ve genellikle hasta bir sağlık kuruluşuna gitmeden kalp ritmi kendiliğinden normal sinus ritmine geri döner. Bu durum PAF atağı sırasında EKG kaydı almayı çok zorlaştırır. Bu yüzden normal sinus ritminde alınan EKG kayıtlarından PAF hastalığını teşhis edici bir metoda ihtiyaç vardır. Bu tezde, normal sinus ritminde alınan EKG kayıtlarından PAF hastalarını teşhis edici bir sistem önerilmiştir. Gerçek klinik durumu simüle etmek için PAF hastalarının EKG kayıtları herhangi bir AF atağından en azından 45 dakika uzakta alınarak sinyalin herhangi bir AF etkisinden bağımsız olması sağlanmıştır. PAF hastaları ve PAF olmayan kişileri ayırmak için zaman düzlemi, frekans düzlemi ve lineer olmayan kalp hızı değişikliği özniteliklerinin bir kombinasyonu önerilmiştir. Otuzüç öznitelik arasından en ayırıcı olan öznitelikler genetik algoritma ile seçilmiştir. Seçilen özniteliklerin ayırma yeteneği özdüzenleyici haritalar ile görselleştirilmiştir. Çok boyutlu öznitelik uzayında iki grubu daha başarılı ayıran sınıflandırıcıyı bulmak amacıyla farklı sıınıflandırıcılar incelenmiştir. Vektör destek makinesi sınıflandırıcı ile sırasıyla %93, %95, %95 duyarlılık, özgüllük ve doğruluk sonuçları elde edilmiştir. Böylelikle önerilen system ile klinik uygulamalarda PAF hastaları atriyal fibrilasyonsuz 5 dakikalık kayıtlarından teşhis edilebilir.

Özet (Çeviri)

Atrial fibrillation (AF) patients could easily be determined based on their electrocardiogram (ECG) records. However, in paroxysmal atrial fibrillation (PAF) case, AF episodes occur randomly and mostly the cardiac rhythm returns to normal sinus rhythm before the subjects reach a health care facility. This makes it very difficult to obtain ECG records during a PAF attack. Therefore, there is a need for a method that could diagnose PAF based on the ECG recordings taken during normal sinus rhythm. In this thesis, a system to diagnose PAF patients from their ECG records taken during normal sinus rhythm was proposed. The ECG records of PAF patients were selected at least 45-minute away from any PAF attack to ensure the signal is independent from any AF effect to simulate real clinical case. A combination of time domain, frequency domain and nonlinear heart rate variability (HRV) features were offered to discriminate PAF patients and non-PAF subjects. The most distinguishing features were selected by genetic algorithm among thirty three features. Discriminative ability of the selected features was visualized with self organizing maps. Different classifiers were examined to find out which one separates two groups better in multidimensional feature space. The best sensitivity, specificity and accuracy values, which were obtained with support vector machine classifier, were found to be 93%, 95% and 95%, respectively, using the selected features. Hereby, the proposed system can be used to detect PAF patients from their 5-minute AF free records in clinical use.

Benzer Tezler

  1. Development of machine learning algorithm for identification of vestibular system disorders

    Vestibüler sistem bozukluklarının teşhisi için makine öğrenimi algoritması geliştirilmesi

    SADDAM HEYDAROV

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERHAT İKİZOĞLU

  2. Kronik otitis medialı hastalarda mastoidektomi ameliyatının otolitik organ fonksiyonlarına etkisi

    The effect of mastoidectomy on otolithic organ functions in patients with chronic otitis media

    AHMET TAHA KARAKUZU

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Kulak Burun ve BoğazSağlık Bakanlığı

    Kulak Burun Boğaz Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALİL ERDEM ÖZEL

  3. Benign paroksismal pozisyonel vertigo hastalığının tanı ve tedavisinde kullanılmak üzere yazılım geliştirilmesi

    Development of software to be used in the diagnosis and treatment of benign paroxysmal positional vertigo

    SILA KÜRKÇÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Kulak Burun ve Boğazİstanbul Medipol Üniversitesi

    Odyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA BÜLENT ŞERBETÇİOĞLU

  4. West sendromlu hastaların etiyolojisi prognozu ve epileptik dönüşümü

    The etiology of West syndrome patients, prognosis and epileptic transformation

    KEMAL KARATAŞ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıAtatürk Üniversitesi

    Çocuk Sağlığı Bölümü

    PROF. DR. HÜSEYİN TAN

  5. Hücre kültürü pasajlarının PPR virus P geni düzeyinde etkisinin araştırılması ve tanısal amaçlı gerçek zamanlı reverz transkritaz polimeraz zincir reaksiyonu (rtRT ? PCR) protokollerinin geliştirilmesi

    The investigation of the effects of cell culture passages on the PPR virus P gene and development of realtime reverse transcriptase polymerase chain reaction (rtRT ? PCR) methods for diagnostic purposes

    ENDER DİNÇER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    BiyoteknolojiAnkara Üniversitesi

    Temel Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYKUT ÖZKUL