Derin öğrenme ve chroma spektrogramlarına dayalı EKGsinyallerinin sınıflandırılması
Classification of ECG signals based on deep learning and chromaspectrograms
Yazar: SONGÜL AKDAĞ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET BİLAL ER
Harran Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
EKG, kalbin ritmini ve elektriksel aktivitesini grafik olarak kaydeden, invazif olmayan bir tanı
aracıdır ve kalbin zaman içindeki elektriksel aktivite değişikliklerini değerlendirir. Kalp fonksiyonunu
analiz etmek için temel fizyolojik bilgileri içerir; bu nedenle kardiyologlar tarafından sağlık
bozukluklarını tespit etmek amacıyla yaygın olarak kullanılmaktadır. Ancak, EKG sinyali lineer
değildir ve düşük genliği nedeniyle çıplak gözle ihmal edilebilecek küçük değişiklikler içerebilir.
Aritmi, her zaman insan sağlığını doğrudan tehdit etmese de, kalp hastalığı semptomlarına ve hızlı
atriyal fibrilasyon, paroksismal supraventriküler taşikardi, persistan ventriküler taşikardi gibi daha
şiddetli aritmilere yol açabilir. Aritmiler ayrıca çarpıntı, göğüste sıkışma, baş dönmesi, kan basıncında
değişiklikler, terleme, senkop ve ani ölüm gibi belirtilere yol açabilir. Bu kalp hastalıkları tehlikelidir
ve semptomatik ise acil tedavi gerektirir. Yapay zekanın gelişmesiyle birlikte bu tür hastalıklar
kolaylıkla tespit edilebilir hale gelmiştir. Bu çalışmada, derin öğrenme yöntemleriyle EKG sinyalleri
chroma spektrogramlarına dönüştürülerek sinyallerin harmonik yapısı görsel olarak temsil edilmiş,
böylece modelin tanı doğruluğu artırılmıştır. Ardından, InceptionNet V3, GoogleNet , MobileNet V2,
EfficientNet, AlexNet ve ResNet-50 gibi önceden eğitilmiş ağlar kullanılarak bu sinyallerden
özellikler çıkarılmıştır. Tüm kullanılan ağlar 10 çapraz doğrulama, %70-%30 eğitim-test ve %80-%20
eğitim-test olarak veriler bölünüp doğrulama işlemi gerçekleştirildi. Sınıflandırma işlemi için ise LDVM, Q-DVM, C-DVM, K-NN, TA, LR sınıflandırıcılar ile aritmi sınıflandırması gerçekleştirildi.
InceptionNet V3 modelinde %84,7, GoogleNet modelinde %85,9, MobileNet V2 modelinde %87,6,
EfficientNet modelinde %87,5, AlexNet modelinde %87,3 ve ResNet-50 modelinde %87,2 doğruluk
elde edilmiştir.

Abstract:
ECG is a non-invasive diagnostic tool that graphically records the rhythm and electrical activity of the
heart, allowing for the evaluation of changes in the heart's electrical activity over time. It contains
essential physiological information for analyzing heart function, and is therefore widely used by
cardiologists to detect health disorders. However, the ECG signal is non-linear and may contain small
changes that are difficult to detect with the naked eye due to its low amplitude. Although arrhythmia
does not always directly threaten human health, it can lead to symptoms of heart disease and more
severe arrhythmias, such as rapid atrial fibrillation, paroxysmal supraventricular tachycardia, and
persistent ventricular tachycardia. Arrhythmias can also cause palpitations, chest tightness, dizziness,
changes in blood pressure, sweating, syncope, and sudden death. These heart conditions are dangerous
and require urgent treatment if symptomatic. With the development of artificial intelligence, such
diseases can be more easily detected. In this study, ECG signals were transformed into chroma
spectrograms using deep learning methods to visually represent the harmonic structure of the signals,
thereby improving the diagnostic accuracy of the model. Features were then extracted from these
signals using pre-trained networks such as InceptionNet V3, GoogleNet, MobileNet V2, EfficientNet,
AlexNet, and ResNet-50. All the networks were evaluated using 10-fold cross-validation, as well as
70%-30% and 80%-20% training-testing splits for validation. For the classification process,
arrhythmia classification was performed using L-SVM, Q-SVM, C-SVM, KNN, BT, and LR
classifiers. The InceptionNet V3 model achieved 84.7% accuracy, the GoogleNet model 85.9%, the
MobileNet V2 model 87.6%, the EfficientNet model 87.5%, the AlexNet model 87.3%, and the
ResNet-50 model 87.2%.