An Expert ECG diagnosis system in emergency care
Kardiolojik acil vakalar için teşhis uzman sistemi
- Tez No: 95360
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HALİL ÖZCAN GÜLÇÜR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2000
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnadolu ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. SEDAT TELÇEKEN
- ECG arrythmia classification using Deep Neural Network
ECG arrythmia classification using Deep Neural Network
ZAKI UR REHMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAntalya Bilim ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
ASSIST. ASSOC. DR. SHAHRAM TAHERI
- Biyomagnetik olaylar
Başlık çevirisi yok
M.TOGAN ÇANDIR
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. İNCİ AKKAY
- 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
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DENİZ TURGAY ALTILAR
- Holter elektrokardfiyografi (EKG) sisteminin tasarımı
A design of a holter electrocardiography system
GÜRCAN TAŞPINAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEge ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ENGİN