Yapay sinir ağları kullanılarak EKG verilerinin sıkıştırılması
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 55985
- Danışmanlar: DOÇ.DR. MEHMET KORÜREK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyomühendislik, Bioengineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1996
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 37
Özet
Tanlan EKG per%|»riu=3M Prâ=X2.77S39 Wı -ll 1\^f^^^^ M il Hj i u^n--/"1^^ aaafl | *3 ll«i-#«Uwo4l^^ IBürünen uari sauisi=l«WI Fiğ. 2. Graphics of the orginal and reconstructed ECG from MIT/BIH tapes 100 for 10 hidden nodes, and graphics of difference (5 traıes) between them process. As above mentioned, learning coefficient (s) and momentum (a) must be selected to minimize the error in training process. Reconstructed processing for compressed ECG is provided with 10 input nodes (because of 10 hidden nodes in compression) ör 5 input nodes (because of 5 hidden nodes in compression) and 200 output nodes. Number of hidden nodes are selected to minimize the error along with s and a. For normal ECG, orginal and reconstructed ECG is shown in Fiğ 2. An advantage of mis technique is to compress large numbers of data, i. e. 10 cycles (samples) from ECG's are used for training and 100 cycles (samples) can be compressed. x
Özet (Çeviri)
Lry»^-s\8Efl&»^(5) A,0, =-*(«,/
Benzer Tezler
- Developing a novel artificial intelligence based method for diagnosing chronic obstructive pulmonary disease
Kronik obstrüktif akciğer hastalığı teşhisi için yapay zeka tabanlı yeni bir yöntem geliştirilmesi
İNANÇ MORAN
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DENİZ TURGAY ALTILAR
- Heart failure detection with deep networks based on electrocardiography and impedance cardiography signals
Kalp yetersizliğinin elektrokardiyografi ve empedans kardiyografi işaretleri kullanılarak derin ağlara dayalı tespiti
ŞEVKET GÜNDÜZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CABİR VURAL
PROF. DR. ALİ SERDAR FAK
- Hibrit sınıflayıcılar kullanarak kalpteki ritim bozukluklarının teşhisi
Diagnosis of the heart rhythm disorders by using hybrid classifiers
ŞULE YÜCELBAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÜLAY TEZEL
- Erken ventriküler kasılmalarda ysa tabanlı bir sınıflandırıcının FPGA ile gerçekleştirilmesi
An FPGA implementation of ann-based premature ventricular contraction classifier
AHMET TURAN ÖZDEMİR
Doktora
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KENAN DANIŞMAN
- Uyku apnesi türlerinin sınıflandırılması
Classification of sleep apnea types
MEHMET FEYZİ AKŞAHİN
Doktora
Türkçe
2010
BiyomühendislikBaşkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN EROĞUL