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: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Kardiyoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Cardiology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- 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: 111
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
- Transtorasik ekokardiyografi ile ejeksiyon fraksiyonu normal saptanan sık idiopatik ventriküler ekstrasistolü olan hastalarda NT-proBNP/BNP yüksekliğini öngördüren parametrelerin araştırılması
Investigation of the parameters predicting elevated NT-proBNP/BNP levels in patients with frequent idiopathic ventricular extrasystoles and normal ejection fraction determined by transthoracic echocardiography
AYHAN TOSUN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
KardiyolojiSağlık Bilimleri ÜniversitesiKardiyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERDAR DEMİR
- Sık ventriküler ekstrasistolleri (VES) olan hastalarda yüksek yoğunluklu aralıklı egzersizin ves sıklığına etkisi
The effect of high-intensity interval training on the frequency of frequent ventricular extrasystoles in patients
MUHAMMET KÜÇÜKBARDASLI
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
KardiyolojiGazi ÜniversitesiKardiyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SALİH TOPAL
DOÇ. DR. BURAK SEZENÖZ
- 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
- İdiopatik ventriküller ekstrasistol (VES) hastalarında ablasyon sonrası sınıf-IC ve sınıf-III antiaritmik kullanan ve kullanmayanlarda geç nüks ile arasındaki ilişki
The relationship between late recurrence in idiopathic ventricular extrasystole (VES) patients with and without class-IC and class-III antiarrhythmic use after ablation
İSMAİL TATLİ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
KardiyolojiSağlık Bilimleri ÜniversitesiKardiyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BERNAS ALTINTAŞ
- Çocuklarda ventriküler ekstrasistol sıklığı ile ventriküler repolarizasyon parametreleri arasındaki ilişkinin incelenmesi
Evaluation of the relationship between ventricular extrastole frequency and ventricular repolarization parameters in children
NUR HİLAL GENCER
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2021
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıSağlık Bilimleri ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEM KARADENİZ