Kalp rahatsızlıklarının tespitinde EKG sinyalleri üzerinde açıklanabilir derin öğrenme modellerinin geliştirilmesi
Development of explainable deep learning models on ECG signals for detection of cardiac disorders
- Tez No: 925255
- Danışmanlar: PROF. DR. YAKUP DEMİR, DOÇ. DR. ÖZAL YILDIRIM
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışması, kalp rahatsızlıklarının EKG sinyalleri üzerinden otomatik tespiti için açıklanabilir yapay zeka (XAI) yaklaşımlarının geliştirilmesini amaçlamaktadır. Kalp rahatsızlıklarının tanısında EKG sinyallerinin kullanımı, özellikle aritmi ve atriyal fibrilasyon gibi düzensiz kalp ritimlerinin tespiti açısından önem arz etmektedir. Tezde, derin öğrenme modelleri kullanılarak EKG verilerinin analizi yapılmış ve bu analizlerin açıklanabilirliğini artırmak amacıyla Multimodal GradCAM (MM-GradCAM) yöntemi geliştirilmiştir. Hipotez olarak hem sinyal hem de görüntü formundaki EKG verilerini değerlendirebilen bir açıklanabilirlik yöntemiyle tanı doğruluğunun ve güvenilirliğinin artırılabileceği öne sürülmüştür. Bu tez kapsamında, büyük ölçekli EKG veri setleri üzerinde derin öğrenme modelleri kullanılarak çeşitli uygulamalar yapılmıştır. Bulgular, geliştirilen MM-GradCAM yöntemi ile model çıktılarının hem zaman serileri hem de örüntü açıklanabilirliği açısından şeffaf hale getirildiğini ve uzman kardiyologların yorumları ile doğrulandığını göstermiştir. Bu tez, sağlık alanında XAI uygulamalarının kullanım potansiyelini artırarak, doktorların yapay zeka destekli sistemlere duyduğu güveni güçlendirmektedir. Sonuç olarak, geliştirilen yöntemle yapay zeka tabanlı tanı modellerinin sağlık alanındaki uygulamaları için şeffaf ve güvenilir bir yaklaşım oluşturulmuştur.
Özet (Çeviri)
This thesis aims to develop explainable artificial intelligence (XAI) approaches for the automatic detection of cardiac disorders using ECG signals. The use of ECG signals in diagnosing cardiac disorders is particularly important for the detection of irregular heart rhythms, such as arrhythmia and atrial fibrillation. In this study, deep learning models are employed to analyze ECG data, and a Multimodal GradCAM (MM-GradCAM) method is developed to enhance the interpretability of these analyses. The hypothesis posits that a method capable of evaluating ECG data in both signal and image forms can improve diagnostic accuracy and reliability. The study involved conducting various experiments on large-scale ECG datasets using deep learning models. Findings indicate that the MM-GradCAM method provides transparency for model outputs by enabling interpretability in both time series and pattern recognition, with validations from expert cardiologists. This thesis contributes to increasing the adoption potential of XAI applications in healthcare by strengthening physicians' trust in AI-assisted systems. In conclusion, the proposed method provides an understandable and reliable framework for AI-based diagnostic models in healthcare applications.
Benzer Tezler
- Atherosklerotik kalp hastalıklarında risk faktörleri
Risk factors in the coronary artery disease
MURAT SUHER
- Pulmoner hipertansiyon etyopatogenezinde prostasiklin ve lökotrien C4'ün rolü
Possible role of leukotrien C4 and prostacyclin in the development of pulmonary hypertension
ÜLKÜ AYBERK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1987
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıGazi ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
- Digital alan kalp hastalarının ilaç kullanımına uyumu ve uyumu etkileyen faktörler
The Drug adaptability of heart patients taking digitalis and factors affecting the adaptability
MÜYESSER ERDEM
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
HemşirelikCumhuriyet ÜniversitesiHemşirelik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YUSUF SARIOĞLU
- ODTÜ Beden Eğitimi ve Spor bölümü 1985-1986 programının öğrencilerin fizyolojik kapasitelerine etkisi
Başlık çevirisi yok
ALİ AHMET DOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EYYUP GÜNAY İSBİR
- Sivas yöresinde akraba evliliği yapan ve yapmayan çiftlerde dermatoglifik benzerlikler
Similarities of dermataoglyphies among individval of married relatives and married couples not related to each other in Sivas region
Y. SELMA SÜNGÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
1984
Tıbbi BiyolojiCumhuriyet ÜniversitesiTıbbi Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İLHAN SEZGİN
- Kreatin kinaz izozimlerinin sıçan kalbinden saflaştırılması kinetik özelliklerinin ve nitrozolu karsinojen bileşiklerin etkilerinin araştırılması
The Investigation on creatine kinase isozymes purfied from mouse liver kinetic properties and the effects of carcinogen nitroso compounds
YÜKSEL KOCA