Geri Dön

EKG sinyalleri kullanılarak kişi tespiti

Person detection by using ECG signals

  1. Tez No: 703414
  2. Yazar: NECATİ DEMİR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MELİH KUNCAN, DOÇ. DR. YILMAZ KAYA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Siirt Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 64

Özet

Son zamanlarda, kişilerin biyometrik bilgilerine dayalı olarak tanınması için güvenilir sistemler oluşturmak için çok sayıda araştırma yapılmıştır. Kişi Tanıma (PI) sistemleri, farklı yöntemler kullanan araştırmacılar arasında popüler hale gelmiştir. Elektrokardiyogram (EKG) sinyallerinin benzersiz avantajları göz önüne alındığında, kişi tanımlama çalışmaları için araştırmacıların ilgisini çeken önemli bir araştırma alanı olmuştur. EKG verilerinin taklit edilmesi veya kopyalanması zor olduğundan, bu veriler kişi tanımlama gibi biyometrik çalışmalarda diğer verilere göre daha avantajlı hale gelmektedir. Bu çalışmada, tek boyutlu sinyallerden güçlü bir öznitelik seti elde edebilmeyi sağlayan Bir Boyutlu Çok Katmanlı Eş Oluşum Matrisleri (1D-MLGLCM) yöntemi geliştirilmiştir ve bu yöntem EKG sinyallerine dayalı olarak bireyleri tanımak için uygulanmıştır. Deneylerde kullanılan veri seti, yaşları 13 ile 75 arasında değişen 90 deneğin EKG verilerini içermektedir. Öncelikle EKG sinyalleri kişi tanımlama sistemi için 32 farklı aralıklarla normalize edilmiştir. Elde edilen bu çok katlı sinyallerin her birine, eş oluşum matrisleri elde edebilmek için Bir Boyutlu Eş Oluşum Matrisleri (1D-GLCM) yöntemi uygulanmıştır. Daha sonra, Rastsal Orman (RF), Destek Vektör Makinesi (SVM), Naive Bayes (NB), Bayes Net (BN) ve K-en Yakın Komşu (KNN) gibi sınıflandırma algoritmalarına girdi olarak verilmesi için bu matrislerin Haralick öznitelikleri elde edilmiştir. Önerilen yöntem, SVM kullanılarak %93,414 başarı oranına ulaşmıştır. Sonuç olarak çalışma, önerilen yöntemin kişi tanımlama problemlerinde EKG sinyallerini kullanarak çok etkili sonuçlar elde ettiğini kanıtlamaktadır.

Özet (Çeviri)

Recently, numerous researches have been executed to create reliable systems to recognize persons based on their biometric information. Person Identification (PI) systems have become popular among researchers using different methods. Considering the unique advantages of electrocardiogram (ECG) signals, it has been an important research area that has attracted the attention of researchers for person identification studies. Since ECG data are difficult to imitate or copy, these data become more advantageous than other data in biometric studies such as person identification. In this study, the One-Dimensional Multilayer Co-occurrence Matrices (1D-MLGLCM) method was developed, which enables to obtain a strong feature set from one-dimensional signals and this method has been applied to recognize individuals based on ECG signals. The dataset used in the experiments contains ECG data of 90 subjects whose ages ranged from 13 to 75 years. In the study, first of all, ECG signals are normalized at 32 different intervals for person identification system. One-Dimensional Co-occurrence Matrices (1D-GLCM) method is applied to each of these multiplex signals obtained to obtain co-occurrence matrices. Then, the Haralick features of these matrices are obtained to be given as inputs to classification algorithms such as Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes (NB), Bayes Net (BN) and K-Nearest Neighbors (KNN). The proposed method achieved a success rate of 93,414% using SVM. In conclusion, the study proves that the proposed method achieves very effective results in person identification problems by using ECG signals.

Benzer Tezler

  1. 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

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DENİZ TURGAY ALTILAR

  2. Elektrokardiyografi, fotopletismografi ve kalp sesi çoklu biyometriklerine dayalı kişi doğrulama: Cihaz ve sistem tasarımı

    Person verification based on electrocardiography, photoplethysmography and heart sound multi-biometrics: Device and system design

    SEÇKİN UYĞUR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAtatürk Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM YÜCEL ÖZBEK

  3. An investigation with fractal geometry analysis of time series

    Zaman serilerinin fraktal geometri analizi ile incelenmesi

    AYSUN KAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2005

    Mühendislik Bilimleriİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    YRD. DOÇ. DR. SERHAN ÖZDEMİR

    DOÇ. DR. SEDAT AKKURT

  4. Design and construction of a mobile patient monitoring system

    Mobil hasta izleme sistemi tasarımı ve yapımı

    ABUBAKAR ABDULLAHI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiZirve Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Assist. Prof. Dr. MAMATJAN YASIN (YASHENG MAIMAITIJIANG)

  5. GPRS (Genel Paket Radyo Servisi) modem yardımıyla uzaktan tıbbi bilgi ve hizmet sağlama

    Providing medical information and service remotely using GPRS (General Packet Radio Service) modem

    AKRAM HUSSAIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA DAĞTEKİN