EKG sinyallerinin hastalık teşhisi için analizi
Analysis of electrocardiography  signals to diagnose disease
Yazar: FUAT SEZER
Danışman: PROF. DR. UMAY ZEYNEP UZUNOĞLU KOÇER
Dokuz Eylül Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı / Veri Bilimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Kardiyoloji = Cardiology
Dizin: Efor EKG sistemi = Exercise ECG system ; P dalgası = P wave ; QRS kompleksi = QRS complex ; T dalgası = T wave

Özet:
Makine Öğrenimi gibi ileri veri analizi yöntemleri son yıllarda bir çok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır. Sağlık alanı da bu analitik yöntemlerin başarıyla kullanıldığı alanların başında gelir. Bu tez çalışmasının amacı Elektrokardiyografi sinyalini işleyerek kardiyologlar için karar destek sistemi oluşturmaktır. Günümüzde Kalp hastalıkları (Aritmi) ciddi bir sorundur. Elektrokardiyografi sinyalinin incelenmesi de aritmi teşhisinin olmazsa olmazıdır. Bu yüzden çok uzun dönem Elektrokardiyografi Sinyalleri kaydedilmemektedir ve kaydedilmediği içinde uzun dönemde tespit edilebilecek kalp hastalıkları tespit edilememektedir. Bu nedenle Elektrokardiyografi sinyalinden otomatik olarak aritmilerin tespit edilmesi büyük önem taşımaktadır.
Çalışmada kullanılan veri seti hastalardan elde edilen yaklaşık yarım saatlik Elektrokardiyografi sinyalleri ve her atıma karşılık gelen sınıf etiketlerini (normal atım, Prematüre ventriküler kasılma atımı vb.) içermektedir. Veri setinde K En Yakın Komşu algoritması kullanılarak atımları sınıflandıran model geliştirilmeye çalışılmıştır. Elektrokardiyografi sinyalinden Kesikli Dalgacık dönüşümü kullanılarak çıkarılan 7 değişken ile kurulan K En Yakın Komşu algoritması modeli, normal ve Prematüre ventriküler kasılma atımlarını yüksek doğruluk ile sınıflandırabilmiştir ve bu model ile kardiyologları Elektrokardiyografi sinyalinde Prematüre ventriküler kasılma atımı varlığı olup olmadığına dair hızlıca bir öngörü sunulabilecektir.

Abstract:
In recent years, advanced data analysis methods such as Machine Learning have been widely adopted in various fields, with the healthcare sector being a prominent area of successful application. The aim of this thesis is to develop a decision support system for cardiologists by processing Electrocardiography signals. Heart diseases, particularly arrhythmias, are a serious concern today. The examination of Electrocardiography signals is essential for diagnosing arrhythmias. However, manually analyzing Electrocardiography signals poses a significant burden on cardiologists. Consequently, long-term Electrocardiography signal recordings are limited, leading to the inability to detect heart diseases that could be identified over extended periods. Therefore, automated detection of arrhythmias from Electrocardiography  signals holds immense importance. The utilized dataset in this study comprises approximately half-hour Electrocardiography  signals collected from patients, along with corresponding class labels for each heartbeat (e.g., normal beat, Premature Ventricular Contraction beat, etc.). The goal was to develop a model using the K Nearest Neighbors algorithm to classify heartbeats. The K Nearest Neighbors model, constructed using seven features extracted from Electrocardiography  signals through Discrete Wavelet Transform, demonstrated high accuracy in classifying normal and Premature Ventricular Contraction heartbeats. This model offers a quick insight to cardiologists regarding the presence of Premature Ventricular Contraction beats in Electrocardiography  signals.