EKG sinyallerinden konjestif kalp yetmezliği ve aritmi teşhisi için yeni bir yaklaşım: İ-1B-YİÖ+LSTM
A new approach for the diagnosis of congestive heart failure and arrhythmia based on ECG signals: İ-1B-YİÖ+LSTM
- Tez No: 736880
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA KUNCAN, DOÇ. DR. YILMAZ KAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Electrical and Electronics Engineering, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Bir boyutlu işaret, Biyoelektrik işaretleri, Biyomedikal işaretler, Kalp fonksiyon testleri, Makine öğrenmesi, Makine öğrenmesi yöntemleri, Sayısal işaret işleme, One dimension signal, Bioelectric signals, Biomedical signals, Heart function tests, Machine learning, Machine learning methods, Digital signal processing
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Siirt Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Vücudun en hassas organlarından biri olan kalp, yaşamın sürdürülmesinde en hayati role sahip organlardandır. Elektrokardiyografi, kalp kaslarının kasılma ve gevşemesiyle oluşan elektriksel aktiviteyi ölçen ve kaydeden bir tanı yöntemidir. Kalpteki elektriksel aktivitelerin genliklerinin zaman düzleminde kaydedilmesiyle elektrokardiyogram (EKG) sinyalleri elde edilir. EKG sinyalleri, genellikle ritim bozukluğu gibi hastalıkların teşhisi için kullanılmaktadır. Bu çalışmada EKG sinyallerinden Konjestif Kalp Yetmezliği (KKY) ve Aritmi (ARR) teşhisi için, İndirgenmiş Bir Boyutlu Yerel İkili Örüntüler (İ-1B-YİÖ) ve Uzun Kısa Zamanlı Bellek Ağı (LSTM) tabanlı yeni bir yaklaşım önerilmiştir. EKG sinyalleri için İ-1B-YİÖ denilen dönüşüm yöntemi önerilmiştir. Bu yöntem tek boyutlu sinyallerin üzerindeki her bir değerin kendi komşuları ile oluşturdukları büyüklük-küçüklük bilgisini kullanır. Bu yöntem ile elde edilen indirgenmiş sinyal gruplarından hesaplanan 1B yerel ikili örüntülere ait histogramlar birleştirilerek LSTM modeline giriş olarak verilmektedir. Hem tek yönlü hem de çift yönlü İ-1B-YİÖ dönüşümü uygulanan EKG sinyallerine LSTM uygulanmıştır Önerilen yaklaşımı test etmek için; KKY, ARR ve Normal Sinüs Ritmi (NSR) olmak üzere 3 farklı durum bilgisi içeren toplam 972 EKG sinyali kullanılmıştır. Sinyaller MIT-BIH ve BIDMC veri bankalarından alınmıştır. Farklı senaryolarda denemeler gerçekleştirilmiştir. Elde edilen başarı oranları literatürdeki diğer çalışmalarla karşılaştırıldığında önerilen yaklaşım ile kabul edilebilir yüksek sonuçların elde edildiği görülmektedir. Elde edilen EKG tanı performans değerleri %96,80 ile %99,79 arasında değişim göstermiştir. Önerilen hastalık teşhis sisteminin, farklı medikal sinyallere de uygulanabileceği düşünülmektedir.
Özet (Çeviri)
The heart, one of the body's most sensitive organs, is one of the organs that has the most vital role in maintaining life. Electrocardiography is a diagnostic technique that measures and records the electrical activity induced by heart muscle contraction and relaxation. Electrocardiogram (ECG) signals are obtained by recording the amplitudes of electrical activities in the heart in the time domain. ECG signals are generally used to diagnose diseases such as arrhythmias. In this study, a new approach based on Down Sampling-One Dimensional-Local Binary Pattern (1D-DS-LBP) and Long Short-Term Memory (LSTM) is proposed for the diagnosis of Congestive Heart Failure (CHF) and Arrhythmia (ARR) from ECG signals. For ECG signals, a conversion method called 1D-DS-LBP has been proposed. This method uses the larger or smaller information created by each value on one-dimensional signals with their neighbors. The histograms of the 1D local binary patterns calculated from the reduced signal groups obtained by this method are combined and given as an input to the LSTM model. LSTM was applied to the ECG signals that applied both unidirectional and bidirectional I-1D-YIS conversion. To test the proposed approach; A total of 972 ECG signals containing 3 different status information, CHF, ARR and Normal Sinus Rhythm (NSR), were used. Signals were taken from the MIT-BIH and BIDMC databases. Experiments were carried out in different scenarios. When the success rates obtained are compared with other studies in the literature, it is seen that acceptable high results are obtained with the proposed approach. The obtained ECG diagnostic performance values varied between %96,80 and %99,79. It is thought that the proposed disease diagnosis system can also be applied to different medical signals.
Benzer Tezler
- Hibrit öznitelik çıkarımı ve derin öğrenme yöntemleriyle EKG sinyallerinden kardiyak durumların sınıflandırılması
Classification of cardiac conditions from ECG signals using hybrid feature extraction and deep learning methods
HAZRET TEKİN
Doktora
Türkçe
2024
BiyomühendislikBatman ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YILMAZ KAYA
- Izgara ve altlık üstünde barındırılan ile de france X kıvırcık (Fl) ve merinos kuzularının entansif besideki performansları
Başlık çevirisi yok
ÜMRAN ŞAHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Veteriner HekimliğiUludağ ÜniversitesiZootekni Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERDOĞAN TUNCEL
- Manisa yöresinde domateste anlaşmalı tarım ve karşılaşılan sorunlar
Başlık çevirisi yok
OSMAN MURAT KOÇTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiTarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN TALİM
- Bir pamuk iplikhanesinde fiili çalışma metodlarının incelenmesi ve mevcut işlemlerin standart sürelerinin saptanması
Başlık çevirisi yok
MÜRŞİDE KESEROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
İşletmeEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA NAZMİ ERCAN
- Pastörizasyondan sonra kültür ilavesinin ekşi kremadan yapılan tereyağlarının özelliklerine etkisi üzerine bir araştırma
Başlık çevirisi yok
SERAP TAMER
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiSüt Teknolojisi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ERGİN OKTAR