Clustering of hrv data obtained from normal sinus rhythm ecg records of paf and non-paf subjects using a new ensemble method
PAF hastası olan ve olmayan kişilerin normal sinüs ritm EKG kayıtlarından elde edilen KHD verilerinin yeni bir topluluk metodu kullanarak kümelenmesi
- Tez No: 524842
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET KUNTALP
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 79
Özet
Atriyal fibrilasyon (AF) atriyumun kanı ventriküle tamamen itemediği en yaygın hastalıklardan biridir ve bu nedenle ciddi sağlık sorunlarına katkıda bulunabilecek pıhtı oluşumu meydana gelebilir. Çoğu durumda, AF kısa episodlarla başlar ve zamanla ilerleme kaydedip gelişir. Hasta sayısının hızlanarak artması ile birlikte, belirli kriterler hastalığın seyrini belirlemek ve gerekli tedaviye başlatmak için kullanılmıştır. Paroksismal AF, atakların dakikalar, saatler bazen de günlerce sürebileceği ve kendiliğinden sona ereceği bir AF türüdür. PAF durumu devam ederse, Persistent AF'ye dönüşecektir. Bu nedenle, PAF hastalarını belirlemek ve onlara göre uygun tedavi uygulamak çok önemlidir. Hastaların aritmi sırasındaki EKG'sini kaydetmek suretiyle bu hastalığın belirlenmesi çok kolaydır. Ancak, PAF episodları genelde kısa sürdüğünden tam aritmik olay sırasında hastanın EKG'sini kaydedebilmek çok zordur. Bu nedenle, aritmik olmayan zaman aralıklarında alınan EKG kayıtlarına dayanarak PAF hastalarını saptayabilecek bir sistem çok yararlı olacaktır. Bu çalışmanın amacı, PAF hastası olan ve olmayan kişilerin aritmi içermeyen EKG kayıtlarından elde edilen verilerin yapısını analiz etmektir. Diğer bir deyişle, iki veri tipinin ayrılabilirliği araştırılacaktır. Bu amaca yönelik olarak, PAF hastası ve PAF hastası olmayan kişilerin aritmi bulunmayan EKG kayıtlarından elde edilen HRV endekslerini içeren veri tabanının, en ünlü iki öğreticisiz sınıflandırma yöntemi olan K-Means ve Bulanık C-Means algoritmalarını kullanarak kümelenmesi baz alınmıştır. Elde edilen sonuçlar, iki sınıf arasında önemli bir örtüşme bulunduğunu ve bu nedenle iyi bir sınıflandırıcıya ihtiyaç olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Atrial fibrillation (AF) is one of the most common diseases in which the atria cannot completely push the blood to ventricles and therefore clot formation could occur which may contribute to serious health problems. In most cases, AF starts with short episodes and progresses to longer and developed form over time. With respect to the acceleration of the number of patients, certain criteria have been used to determine the disease in order to start necessary treatment. Paroxysmal AF is a type of AF in which the episodes could last from minutes to days and ends by itself. If PAF condi-tion continues, it could be converted to Persistence AF. Therefore, it is very im-portant to determine PAF patients and treat them accordingly. The determination of PAF condition is very easy by recording the ECG of the subjects during an episode. However, since PAF episodes mostly last for a short time period, it is very difficult to record the ECG of the subjects during the arrhythmic event. Therefore, a system that would be able to detect PAF patients based on ECG records taken during non-arrhythmic time periods would be very beneficial. The aim of this study is to analyze the structure of the data obtained from arrhythmia-free ECG records of PAF and non-PAF subjects. In other words, the separability of the two types of data is to be investigated. In this study, the dataset which contains HRV features obtained from normal sinus rhythm (NSR) ECG records of non-PAF and PAF subjects is aimed to be clustered by using two most famous unsupervised classification methods; K-Means and Fuzzy C-Means algorithms. The obtained results show that there is a sig-nificant overlap between the two types and thus there is a need for a good classifier.
Benzer Tezler
- Farklı veri setleri üzerinde ateşböceği optimizasyon algoritması ile kümeleme
Clustering of firefly optimization algorithm on different data set
MINA MUAYAD ABDULAZEEZ ALABD ALRAHMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN ERDİNÇ KOÇER
- Sosyo-ekonomik değişkenliklerine göre illerin kümelenmesi
Clustering of provinces according to their socio-economic variability
DUYGU GELER
- Akıllı şebeke sisteminde evsel yük profillerinin sınıflandırılması
Clustering of household load profiles in smart grid systems
UĞUR BUĞRA ETLİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YAVUZ EREN
- Türkiye illerinin sağlık hizmeti kalite göstergelerine göre kümelenmesi
Clustering of Turkish provinces according to health service quality indicators
SEMA NUR IŞIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Sağlık YönetimiÜsküdar ÜniversitesiSağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUĞBA ALTINTAŞ
- Clustering of time-course gene expression data with dissimilar replicates
Farklı tekrarlı zaman akışlı gen ifade verilerinin kümelenmesi
OZAN ÇINAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
GenetikOrta Doğu Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZLEM İLK
YRD. DOÇ. DR. CEM İYİGÜN