Elektrokardiyografi sinyallerinin zaman frekans analizinden aritmi hastalığının uzun kısa süreli hafıza derin öğrenme modeli ile tespiti
Detection of arrhythmia disease from time-frequency analysis of electrocardiography signals with long short-term memory deep learning model
Yazar: EMRE DEMİRTAŞ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER KASIM
Kütahya Dumlupınar Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Aritmi-kardiyak = Arrhythmia-cardiac ; Bileşenler analizi = Components analysis ; Biyomedikal mühendisliği = Biomedical engineering ; Derin öğrenme = Deep learning ; Sınıflandırma = Classification ; Uzun kısa süreli bellek = Long- short term memory ; İşaret işleme = Signal processing

Özet:
Elektrokardiyografi (EKG), kalp hastalıklarının tespit edilmesinde en popüler ve en temel teknik olarak bilinir. Kalp hastalıklarının erken teşhis edilmesi ileride oluşabilecek kalıcı hasarların ve ölüm oranının azaltılmasında oldukça etkilidir. Bu çalışmada normal EKG sinyallerini atriyal fibrilasyon (Afib) belirtileri gösteren sinyallerden ayırt edebilen bir sınıflandırıcı tasarlanması amaçlanmıştır. Çalışmada Physionet Computing in Cardiology 2017 (Physionet/CinC 2017) aritmi veri tabanından seçilen normal ve Afib sinyallerinden oluşan bir veri tabanı kullanılmıştır. Bu tez çalışmasında derin öğrenme ve sinyal işleme kullanılarak elektrokardiyogram (EKG) verileri sınıflandırılmıştır. Literatürde kullanılan frekans analizi yöntemleri, transfer öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri özellik çıkarımında etkin çalışmasına rağmen özellik çıkarımının optimize edilmesi bu tez çalışması için önemli bir motivasyon kaynağıdır. Rastgele uzunluktaki EKG kayıtlarının sınıflandırılması için derin sinir ağı mimarisi olan LSTM ağ modellemesi ve zaman-frekans analizi kullanılmıştır. Başarıyı maksimize edebilmek için komşuluk bileşen analizi (NCA) ile özellik optimizasyonu sağlanmıştır. Yapılan iki sınıflı çalışmanın performans sonuçları doğruluk, duyarlılık, özgüllük, hassasiyet ve F1 skoru değerleri sırasıyla, %91.43, %90.00, %92.86 ,%92.65 ve %91.30 olarak bulunmuştur. Bu analiz istatistiksel özelliklerin hesaplanması yerine zaman serisi analizi ile LSTM mimarisinden elde edilen özelliklerin optimize edilerek daha başarılı olabileceğini kanıtlamıştır.  Tez çalışmasındaki deneylerden elde edilen sonuçlar bu alanda çalışan uzmanları asiste edebilecek niteliktedir.

Anahtar Kelimeler: Aritmi, Biyomedikal Sinyal İşleme, Derin Öğrenme ile Özellik Çıkarımı, Elektrokardiyografi(EKG), Komşuluk Bileşen Analizi (NCA), Uzun Kısa Süreli Hafıza Derin Öğrenme Modeli (LSTM)

Abstract:
Electrocardiography (ECG) is known as the most popular and basic technique for detecting heart diseases. Early diagnosis of heart diseases is very effective in reducing the permanent damage and mortality rate that may occur in the future.
In this study, it is aimed to design a classifier that can distinguish normal ECG signals from signals showing signs of atrial fibrillation (Afib). In the study, a database consisting of normal and Afib signals selected from the Physionet Computing in Cardiology 2017 (Physionet/CinC 2017) arrhythmia database was used. In this thesis, electrocardiogram (ECG) data were classified using deep learning and signal processing. Although frequency analysis methods, transfer learning and deep learning methods used in the literature work effectively in feature extraction, optimizing feature extraction is an important motivation source for this thesis. LSTM network modeling, which is a deep neural network architecture, and time-frequency analysis were used to classify random-length ECG recordings. In order to maximize the success, feature optimization was achieved with neighborhood component analysis (NCA). The performance results of the two-class study were found to be 91.43%, 90.00%, 92.86%, 92.65% and 91.30%, respectively, with accuracy, sensitivity, specificity, sensitivity and F1 score. This analysis proved that it can be more successful by optimizing the features obtained from the LSTM architecture with time series analysis instead of calculating statistical features. The results obtained from the experiments in the thesis study are capable of assisting the experts working in this field.

Keywords: Arrhythmia, Biomedical Signal Processing, Electrocardiography, Feature Extraction with Deep Learning, Long Short Term Memory Deep Learning Model (LSTM), Neighborhood Component Analysis (NCA)