Geri Dön

An Expert ECG diagnosis system in emergency care

Kardiolojik acil vakalar için teşhis uzman sistemi

  1. Tez No: 95360
  2. Yazar: İBRAHİM BÜLENT ÖZGE
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HALİL ÖZCAN GÜLÇÜR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2000
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 63

Özet

VI ÖZET KARDIOLO JİK ACİL VAKALAR İÇİN TEŞHİS UZMAN SİSTEMİ Elektrokardiografi (EKG) kalp ile ilgili hastalıkların teşhisinde önemli bir yer tutmaktadır. EKG'nin önemi kayıtların, hastalığın teşhisinde fiziksel olarak ölçülebilir büyüklüklerin belirlemesinden kaynaklanmaktadır. Acil durumlarda ise EKG'nin önemi bir kat daha artmaktadır. Acil odasında doktorlar hastaya teşhis koyarken, hastanın hikayesini dinleyecek ve hastayı muayene edecek zamana sahip olmadıklarından ötürü, teşhisi sadece EKG kayıtlarına bakarak yaparlar. Acilde doktorların uyguladıkları teşhis yöntemi, acil olmayan durumlarda kardioloji servislerinde uyguladıkları yöntemden farklıdır. Acil durumlarında sadece hayati önem taşıyan bulgular incelenip bu bulgulara göre zaman yitirilmeden uygulanması gereken tedaviler yapılır. Bu bulgular: bazı ventriküler ve atrial ritm bozuklukları, pulmonar ve mitral P dalgası anormallikleri ve ST segment yükselmeleridir. Bu bulguların hızlı ve hatasız olarak ortaya çıkartılması hayati önem taşımaktadır. Bu çalışmada, acil vakalar için ECG teşhisi yapan bir uzman sistem geliştirilmiştir. Kullanılan yöntemler, teşhis edilmek istenen bulgulara göre çeşitlilik göstermektedir. Ventriküler analizler için basit istatistiksel yöntemler, atrial aritmiler için güç izgesi tahmini, P dalgası anormallikleri için basit bir yapay sinir ağı modeli kullanılmıştır. Geliştirilen uzman sistem, ritim bozukluklarım ve P dalgası anormalliklerini 80 örnek içinden basan ile teşhis etmiştir. Diğer analizlerde basan yüzdesi veri çözünürlüğüne bağlı olarak değişmektedir. Sistemin gerçek zamanlı veri kaydeden bir donanım ile birleştirilmesi durumunda bahsedilen analizlerde de basan oranının yükselmesi olasıdır.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT AN EXPERT ECG DIAGNOSIS SYSTEM IN EMERGENCY CARE Electrocardiography (ECG) is the recording of heart's electrical activity from various locations on the patient's body. The importance of ECG lies in the fact that it gives an accurate picture of the patient's heart. In emergency; the sole input for diagnosis to record the ECG signals of the patient. The examination of the ECG is different from the diagnosis process of non-emergency cases. Experts in the emergency room look for diseases that require an urgent response. In this thesis, developed an expert system solution to the rapid diagnosis problem in emergency. Work focused on four main diagnosis types: in ventricular analysis, we used a statistical approach, whereas in the detection of atrial fibrillation we used a Fourier Transform analysis, and in P wave analysis we applied a neural network algorithm. Miocardial Infarction (MI) analysis and other auxiliary analyses are done either directly or using the functional properties of the signals. Developed system, diagnosed arrhythmias and P wave abnormalities within 80 samples with a 100 per cent accuracy. The performance of other analysis methods depends on the frequency resolution of the data. Development of a real time data acquisition module may increase the success rate of the algorithm.

Benzer Tezler

  1. Ekg sinyallerinin kaba küme teorisi yardımıyla sınıflandırma analizi ve yeni bir sınıflandırma algoritma önerisi (FWRSC)

    Classification of ecg signals analysis using rough sets theory and a new classi̇fi̇cati̇on algori̇thm approach (FWRSC)

    RASIM ÇEKİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnadolu Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. SEDAT TELÇEKEN

  2. ECG arrythmia classification using Deep Neural Network

    ECG arrythmia classification using Deep Neural Network

    ZAKI UR REHMAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAntalya Bilim Üniversitesi

    Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    ASSIST. ASSOC. DR. SHAHRAM TAHERI

  3. Biyomagnetik olaylar

    Başlık çevirisi yok

    M.TOGAN ÇANDIR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. İNCİ AKKAY

  4. 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

  5. Holter elektrokardfiyografi (EKG) sisteminin tasarımı

    A design of a holter electrocardiography system

    GÜRCAN TAŞPINAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEge Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ENGİN