Geri Dön

EKG aritmilerini hızlı tanıma

Fast recognition of ecg arrhythmias

  1. Tez No: 85455
  2. Yazar: YÜKSEL ÖZBAY
  3. Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. BEKİR KARLIK
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Arrhythmia, artificial neural networks, classify, ECG, heart diseases, Aritmi, EKG, kalp hastalıkları, sınıflama, yapay sinir ağları
  7. Yıl: 1999
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Selçuk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 128

Özet

ABSTRACT Ph.D. Thesis FAST RECOGNITION OF ECG ARRHYTHMIAS Yüksel ÖZBAY Selçuk University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Electrical-Electronics Engineering Supervisor: Asst. Prof. Dr. Bekir Karlık 1999, 128 Pages Jury : Prof. Dr. Halit Pastacı Prof. Dr. Galip Cansever Prof. Dr. Mehmet Bayrak Asst. Prof. Dr. Bekir Karlık Asst. Prof. Dr. Bayram Korkut The diagnosis and medical treatment of heart diseases in time can prevent sudden death of the human. One of the ways to diagnose heart diseases is to use electrocardiogram (ECG) signals. ECG signals are formed of P, QRS, and T waves. The shape, the duration, and the relationship with each other of these waves are important for normal ECG. All of the irregularities which are different from the normal beat of the heart are generally called arrhythmia and some arrhythmias are very dangerous for patient. The computer-based interpreter systems are currently being developed to diagnose arrhythmias in time and various methods are applied in these systems. One of them is Artificial Neural Networks (ANN). In this study, ANN has been used as the main method to classify the arrhythmias that occure in ECG. To implement the foundations of the study; an application has been developed by Delphi 3.0 high level programming language. This application includes real time monitoring and recording of ECG signals; filtering, finding the R peaks, ANN, displaying outputs, drawing graphics, and storing patient information. Normal sinus rhythm, sinus bradycardia, ventricular tachycardia, sinus arrhythmia, atrial premature contraction, paced beat, right bundle branch block, left bundle branch block, atrial fibrillation, and atrial flutter have been chosen as arrhythmia types from MIT-BIH ECG Arrhythmia Database to train the ANN. The different structures of ANN have been trained with each of them separately and also by mixing these 10 different arrhythmias. The most appropriate ANN structure is used for each class to test patients records. The ECG records of 17 patients whose average age is 38.59 have been made in the Cardiology Department, Faculty of Medicine at Selçuk University. These records were tested with the most appropriate ANN structures of single classification cases and mixed classification case. As the result of the test, the average error of single classifications was 4.3% and the average error of mixed classification was 2.2%. The average classification accuracy of single classifications was 95.7%, while the classification accuracy of ANN for mixed data was 97.8%. These results are quite satisfy when compared with similar studies in the literature.

Özet (Çeviri)

ÖZET Doktora Tezi EKG ARİTMİLERİNİ HIZLI TANIMA Yüksel ÖZBAY Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektrik-Elektronik Mühendisliği Anabilimdalı Danışman: Yrd. Doç. Dr. Bekir Karlık 1999, 128 Sayfa Jüri : Prof. Dr. Halit Pastacı Prof. Dr. Galip Cansever Prof. Dr. Mehmet Bayrak Yrd. Doç. Dr. Bekir Karlık Yrd. Doç. Dr. Bayram Korkut Kalp ile ilgili sorunların zamanında teşhisi ve tedavisiyle ani insan ölümleri önlenebilmektedir. Kalp hastalıklarının teşhisinde kullanılan yollardan birisi de elektrokardiyografi (EKG) çekimidir. EKG işareti P, QRS ve T dalgalarından oluşmaktadır. Bu dalgaların biçimleri, süreleri ve birbirleriyle ilişkileri normal EKG için önemlidir. Kalbin normal atım düzeni dışındaki bütün düzensizlikler genelde aritmi olarak adlandırılmakta ve bazı aritmiler hasta için çok tehlikelidir. Aritmilerin zamanında teşhis edilmesi için bilgisayar tabanlı yorumlayıcı sistemler geliştirilmektedir. Böyle sistemlerde değişik yöntemler kullanılmakta olup bunlardan birisi de Yapay Sinir Ağlarıdır (YSA). EKG de oluşan aritmileri tanıma amacıyla yapılan bu çalışmada yöntem olarak YSA kullanıldı. Çalışmadaki bulguların gerçekleştirimi için Delphi 3.0 üst düzey programlama dilinde bir uygulama geliştirildi. Bu uygulama; EKG sinyallerinin gerçek zamanlı izlenmesi ve kaydedilmesi, filtreleme, R tepelerinin bulunması, YSA, sonuçların gösterimi, grafiklerin çizdirilmesi ve hasta bilgilerinin depolanmasını içermektedir. YSA nın eğitilmesi için MIT- BIH ECG Arrhythmia Database den aritmi çeşidi olarak normal sinüs ritmi, sinüs bradikardisi, ventriküler taşikardi, sinüs aritmisi, atrial prematüre kasılma, yapay vuru, sağ dal bloku, sol dal bloku, atrial fibrilasyonu ve atrial flutter seçildi. Bu aritmiler önce ayrı ayrı tek sınıflamalarda ve sonra bütün aritmiler karıştırılarak karışık sınıflamada farklı yapıların kullanıldığı YSA da eğitildi. Her bir sınıf için en uygun YSA yapısı hasta kayıtlarını test etmede kullanıldı. Selçuk Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Kardiyoloji Anabilimdalında yaş ortalaması 38.59 yaş olan 17 hastadan EKG kayıtları yapıldı. Bu kayıtlar tek sınıflamalardaki ve karışık sınıflamadaki en uygun YSA yapılarında test edildi. Test sonucunda tek sınıflamaların ortalama hatası %4.3, karışık sınıflamanın ortalama hatası ise %2.2 bulundu. Tek sınıflamaların ortalama sınıflama başarısı %95.7, karışık sınıflamanın sınıflama başarısı ise %97.8 olup benzer çalışmalara göre oldukça iyidir.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    126627

    Hilbert transformundan yararlanarak EKG işaretlerinin analizi ve sınıflanması

    Hilbert transform to ECG signal analysis and classification

    HAKKI ANIL ŞEKER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET KORÜREK

  2. Tez No

    282746

    Telemedikal elektrokardiyografi sinyallerin yapay sinir ağları ile değerlendirilmesi

    Evaluation of telemedical electrocardiograph signals using artificial neural network

    YASHAR M. JWMAH

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUNQİTH SALEEM DAWOOD

    PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN

  3. Tez No

    542357

    Derin öğrenme algoritmalarının EKG aritmilerinin sınıflandırılmasında değerlendirilmesi

    Evaluation of deep learning algorithms in classification of ECG arrhythmias

    ÖZGÜR TOMAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TEMEL KAYIKÇIOĞLU

  4. Tez No

    545026

    Çocuk yoğun bakım ünitesinde görülen aritmilerin retrospektif olarak değerlendirilmesi

    The retrospective evaluation of arrhythmias in thepediatric intensive care unit

    SİBEL KELEPÇE

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM İLKER ÇETİN

  5. Tez No

    611966

    Miyokardiyal iskemik ardkoşullanmanın apoptotik genler fas, faslg, kaspaz 2 ve mikroRNA-139-3P düzeyleri ile reperfüzyon aritmileri üzerine etkileri

    The effects of myocardial ischemic postconditioning on the levels of apoptotic genes Fas, Faslg, caspase 2 and microRNA-139-3P with reperfusion arrhythmias

    BÜŞRA TOPALOĞLU DEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Eczacılık ve FarmakolojiFırat Üniversitesi

    Tıbbi Farmakoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENGİN ŞAHNA

Geri Dön