Ekstrasistol kalp seslerinin destek vektör makineleriyle sınıflandırılmasına yönelik android uygulaması geliştirilmesi
Developing android application with support vector machines intended for classification of extra systole heart sounds
- Tez No: 442832
- Danışmanlar: PROF. DR. TUNCAY YİĞİT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Kardiyoloji, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Cardiology, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Bilgisayar destekli, Bilgisayar destekli bilgi sistemleri, Bilgisayar destekli karar verme, Bilgisayar destekli modelleme, Bilgisayar destekli çözüm, Bilgisayar destekli ölçme, Bilgisayar destekli öğrenme, Bilgisayar kullanımı, Çoklu sinyal sınıflandırma, Computer aided, Computer assisted information systems, Computer aided decision making, Computer aided modelling, Computer aided solution, Computer aided measurement, Computer assisted learning, Computer usage, Multiple signal classificaton
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında kalp sesleri veri tabanında bulunan ekstra sistol kalp seslerinin normal kalp seslerinden ayırt edilmesi için destek vektör makineleri yöntemiyle sınıflandırılmasına yönelik Android™ OS tabanlı mobil cihazlarda çalışmasına amacıyla mobil bir uygulama yazılımı geliştirilmiştir. Ekstrasistol kalp seslerinin belirli yaş gruplarında ve belirli durumlarda sıklıkla meydana gelmesi taşikardi rahatsızlığına sebep olmaktadır. Bu durumun tespiti için mobil cihazların kendine has özellikleri göz önünde bulundurularak JAVA™ programlama diliyle Android™ tabanlı mobil bir uygulama geliştirilmiştir. Bu uygulamada öncelikle ekstra sistol kalp seslerini içerdiği istenmeyen verilerden temizlemek için Chebyshev2 tipinde alçak ve yüksek geçiren süzgeçler kullanılmıştır. Daha sonra dalgacık dönüşümü işlemi ile öznitelik vektörü elde edilmiştir. Elde edilen değerlerin MATLAB™ R2012b programı ile elde edilen değerlerle birebir aynısı olduğu görülmüştür. Son olarak ikili sınıflar üzerinde hızlı bir sınıflandırıcı olan destek vektör makineleri yöntemi kullanılmıştır. Bu doğrultuda geliştirilen Android™ OS tabanlı mobil uygulamanın sınıflandırma başarısı tespit etmek amacıyla performans analizi ve hata matrisleri çıkarılmıştır. Geliştirilen uygulamanın sınıflandırma başarısı %70 olarak tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, a mobile application software which can operate on Android™ OS based mobile devices was developed to classifying extrasystole heart sounds in the heart sounds database in the context of differentiation of them from normal heart sounds thanks to the support vector machines method. The frequent occurrence of extrasystole heart sounds at certain age groups and at certain conditions may cause tachycardia. In order to detect this situation, an Android™ OS based mobile application was developed with JAVA™ programming language by taking into consideration characteristic specialties of mobile devices. In this application, first of all, to clear away unwanted data from extrasystole heart sounds, low and high permeable filters in Chebyshev2 type were utilized first, in order to clear away unwanted data from extra systole heart sounds. After that, feature vector was gained with wavelet transformation operation. Obtained data are found to be the same as the data attained by using MATLAB™ program. Finally, support vector machines method, which is a fast differentiator on dual classes was employed. Accordingly, performance analyses and error matrices were formed in order to examine the differentiation success of the Android™ OS based mobile application developed. It was determined that classification success of the developed application was 70%.
Benzer Tezler
- İskemik kökenli düşük ejeksiyon fraksiyonlu kalp yetmezliği hastalarında SGLT-2 inhibitör kullanımının ventriküler ekstrasistol yoğunluğuna etkisi
The effect of SGLT-2 inhibitors on ventricular ectopic beat burden in patients with ischemic heart failure and reduced ejection fraction
MUSTAFA EFE AKSOY
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
KardiyolojiAkdeniz ÜniversitesiKardiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM DEMİR
- Ventriküler ekstrasistol (VES) ablasyonu yapılan hastaların laboratuvar, klinik, ekokardiyografik ve elektrokardiyografik özellikleri ile uzun dönem takip sonuçlarının değerlendirilmesi
Evaluation of laboratory, clinical, echocardiographic andelectrocardiographic characteristics and long-term follow-up results of patients who had ventricular extrasystole (VES) ablation
ALİ SEZGİN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
KardiyolojiHacettepe ÜniversitesiKardiyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET HAKAN ATEŞ
- Çocuklarda ventriküler erken vuruların treadmill egzersiz testi yöntemi ile incelenmesi
Başlık çevirisi yok
VAHAP ÖNEY
- Nadir ve sık ventriküler ekstrasistolü olan hastalarda ekokardiyografik bir bulgu olan pulmonary pulse wave transit time'ın kardiyomiyopati gelişimini öngördürücülüğünün araştırılması
Investigation of the pulmonary pulse wave transit time predicing the development of cardiomyopathy in patients with rare and frequent ventricular extrasystole
MERT AKER
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2020
KardiyolojiSağlık Bilimleri ÜniversitesiKardiyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TOLGA ÇİMEN
- Sık ventriküler ekstrasistolü olan hastalarda idrar metanefrin ve normetanefrin düzeylerinin araştırılması
Investigation of urinary metanefrin and normetanefrin levels in patients with frequency ventricular extrasistol
BURAK CESUR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2019
KardiyolojiErciyes ÜniversitesiKardiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAMAZAN TOPSAKAL