Miyokard enfarktüsü hastalarının tespitinde doğrusal olmayan özniteliklerin performans analizi
Performance analysis of non-linear features in detection of myocardial infarction patients
Yazar: MERVE KESER
Danışman: DOÇ. DR. ALİ NARİN
Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Kalp rahatsızlıklarından biri olan Miyokard enfarktüsü (ME), kalbin bölgelerine kısmen veya 
tamamen kan akışının kesilmesi sonucunda kalp kaslarına zarar vermesi durumudur. Bu durum 
kalbe kalıcı hasar vermekte ve hayati risk oluşturmaktadır. ME tespiti için kolay ve ucuz elde 
edilebilen elektrokardiyogram (EKG) sinyalleri uzmanlar tarafından kullanılmaktadır. Fakat, 
bazı EKG sinyalleri üzerinde ME ile ilişkili anormallikler gözden kaçırılabilmekte hatta farklı 
yorumlanabilmektedir. Karşılaşılan problemlere çözüm olması amacıyla yapay zekâ tabanlı 
karar destek sistemleri ile otomatik ME tespiti üzerinde çalışmalar devam etmektedir. Bu 
çalışmada 52 normal ve 148 ME bireye ait 12 derivasyonlu EKG sinyallerinden lead II 
derivasyonu analiz edilmiştir. Durağan olmayan EKG sinyallerinde gürültü gidermek amacıyla 
hem frekans hem de zaman verisine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu sebeple ayrık dalgacık 
dönüşümü, dalgacık-6 (DG-6) dalgacık yöntemi kullanılmıştır. Ayrıca deneysel mod ayrışım 
metodu kullanılarak 5 katmanlı iç mod fonksiyon (İMF) sinyalleri elde edilmiştir. Elde edilen 
DG-6 ve İMF sinyalleri üzerinden 23 farklı entropi yöntemi ile elde edilen 390 öznitelik 
kullanılarak sağlıklı ve ME tespitindeki başarımlar araştırılmıştır. Topluluk öğrenme (TÖ), 
destek vektör makineleri (DVM), yapay sinir ağları (YSA), k-en yakın komşu (k-EYK) algoritmaları kullanılarak ME tespiti üzerinde performanslar analiz edilmiştir. Dört farklı 
yöntemden elde edilen özniteliklerin TÖ sınıflandırıcısına ait torbalama, rastgele alt örnek, 
güçlendirilmiş formlarının karşılaştırılması sonucu en yüksek doğruluk değeri %97,6 
güçlendirilmiş ağaç topluluğu sınıflandırıcısı kullanılarak elde edilmiştir. Çalışmanın yüksek 
doğruluğa sahip olması sebebiyle karar destek sistemine faydalı olacağı, öznitelik seçim ve 
içerik araştırmalarının genişletilerek daha yüksek doğruluk değeri elde edileceği tahmin 
edilmektedir.

Abstract:
Myocardial infarction (MI), one of the heart diseases, is a condition that damages the heart 
muscles because of partial or complete interruption of blood flow to the parts of the heart. This 
condition causes permanent damage to the heart and poses a life-threatening risk. 
Electrocardiogram (ECG) signals, which can be obtained easily and cheaply, are used by 
experts to detect MI. However, MI-related abnormalities on some ECG signals may be 
overlooked or even interpreted differently. Studies are continuing automatic MI detection with 
artificial intelligence-based decision support systems in order to provide solutions to the 
problems encountered. In this study, lead II lead was analyzed from 12-lead ECG signals of 52 
normal and 148 MI individuals. Both frequency and time data are needed to eliminate noise in 
non-stationary ECG signals. For this reason, the discrete wavelet transform, wavelet-6 (DB-6) 
wavelet method was used. Additionally, 5-layer internal mode function (IMF) signals were 
obtained using the experimental mode decomposition method. The performance of healthy and 
MI detection was investigated using 390 features obtained with 23 different entropy methods 
over the obtained DB-6 and IMF signals. Performances on MI detection was analyzed using 
ensemble learning (ENS), support vector machines (SVM), artificial neural networks (NN),k-nearest neighbor (kNN) algorithms. As a result of comparing the bagging, random 
subsampling, and boosted forms of the ENS classifier of the features obtained from four 
different methods, the highest accuracy value of 97.6% was obtained by using the boosted tree 
ensemble classifier. It is estimated that the study will be beneficial to the decision support 
system due to its high accuracy, and a higher accuracy value will be obtained by expanding 
feature selection and content research.