Yapay Sinir Ağı yöntemleri kullanılarak kalp krizinin tahmin edilmesi
Predicting heart attack using Artificial Neural Network methods
Yazar: EKREM EŞREF KILINÇ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEDAT METLEK
Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Elektrokardiyografi = Electrocardiography ; Karar destek sistemleri = Decision support systems ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Bu tez çalışmasında, kişinin kalp krizi durumunun tespit edilmesi amacıyla, literatürde bulunan makine öğrenme yöntemlerinden birisi olan Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağı (ÇK-YSA) modeli ve Elektrokardiyogram (EKG) sinyalleri kullanılarak yardımcı bir karar destek sisteminin tasarımı ve imalatı gerçekleştirilmiştir.
Gerçekleştirilen çalışmada "PTB Diagnostic ECG" veri setinden elde edilen EKG verileri kullanılmıştır. Bu EKG sinyalleri üzerinde ilk olarak Pan-Tompkins algoritması kullanılarak gürültüler temizlenmiş ve farklı öznitelikler elde edilmiştir. Elde edilen bu öznitelikler ve belirlenen parametreler ile bir ÇK-YSA modeli tasarlanmış ve eğitilmiştir. 
Eğitilen ÇK-YSA modelin bulunduğu üniteye ek olarak ayrı bir de kontrol devresi hazırlanmıştır. Bu kontrol devresi ile kişiden anlık olarak EKG sinyalleri alınmış ve bu sinyaller ÇK-YSA modelinin bulunduğu üniteye bluetooth üzerinden aktarılmıştır. Aktarılan sinyallerden, ÇK-YSA ile kişinin sağlık durumu ile ilgili bir tahmin bilgisi elde edildikten sonra tekrar bluetooth üzerinden kontrol kartına gönderilerek kişinin sağlık durumu bilgisi ekran üzerinden kullanıcıya sunulmuştur.
Sistemin genel başarısı, doğruluk, pozitif geri çağırma, negatif geri çağırma, pozitif hassasiyet, negatif hassasiyet ve F1 skoru için sırasıyla 0.86, 0.88, 0.70, 0.96, 0.41, 0.92 ve 0.52 değerleri elde edilmiştir. Bu sonuçlar doğrultusunda, sistemin kalp krizi tespitinin tahmininde başarılı olduğu ispatlanarak, literatüre konu ile ilgili güncel bir çalışma daha kazandırılmıştır.

Abstract:
In this thesis, the design and manufacture of an auxiliary decision support system was carried out by using the Multilayer Artificial Neural Network (ML-ANN) model and Electrocardiogram (ECG) signals, which is one of the machine learning methods in the literature, in order to detect the heart attack status of the person.
ECG data obtained from the "PTB Diagnostic ECG" data set was used in the study. Firstly, using Pan-Tompkin's algorithm on these ECG signals, noises were removed and different features were obtained. With these obtained features and determined parameters, a ML-ANN model was designed and trained.
A separate control circuit has been prepared in addition to the unit in which the trained ML-ANN model is located. With this control circuit, ECG signals were instantly received from the person and these signals were transferred to the unit where the ML-ANN model was located via bluetooth. After obtaining an estimation information about the health status of the person from the transmitted signals with ML-ANN, it is sent to the control card via bluetooth and the health status of the person is presented to the user on the screen.
The overall success of the system was 0.86, 0.88, 0.70, 0.96, 0.41, 0.92 and 0.52 for accuracy, positive recall, negative recall, positive sensitivity, negative sensitivity and F1 score, respectively. In line with these results, it has been proven that the system is successful in estimating the detection of heart attack, and another current study on the subject has been brought to the literature.