Fonokardiyografi sinyalleri ile derin öğrenme tabanlı karar destek sistemi tasarımı
Deep learning based decision support system design with phonocardiography signals
Yazar: ELİF DEMİR ÖZTÜRK
Danışman: PROF. DR. ATİLA YILMAZ
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Mel frekans cepstral katsayıları (MFCC) = Mel frequency cepstral coefficients (MFCC)

Özet:
Bu çalışma, kardiyovasküler hastalıkların fonokardiyografi (FKG) sinyalleri kullanılarak derin öğrenme yöntemleriyle sınıflandırılması ve bu yaklaşımla doktorlar için karar destek sistemi geliştirmenin temelini oluşturmayı amaçlamıştır. Bu sayede, doktorların ön teshiş sürecine destek olunması planlanmıştır.

Çalışmada, daha önce yapılan proje çerçevesinde elektronik stetoskop ile toplanmış olan ve HU-PCG olarak adlandırdığımız veri seti ile kalp seslerinin sınıflandırılması amaçlanmıştır. Bunun yanında, kalp seslerinin sınıflandırılması konusunda yaygın olarak kullanılan PhysioNet/CinC 2016, PASCAL ve HVD veri setleri üzerinde de çalışılmış ve sonuçların karşılaştırması yapılmıştır. Kalp seslerinin sınıflandırılması için hem çok aşamalı geleneksel makine öğrenmesi yöntemleri hem de uçtan uca derin öğrenme tabanlı yöntemler değerlendirilmiştir. Makine öğrenmesi tabanlı yöntem için ön işleme, sonrasında MFCC ve DWT yöntemleri kullanılarak seslerinin tanımlanması, bölütleme, öznitelik çıkarımı ve  dört farklı yöntemle (Doğrusal Sınıflandırıcı, k-NN, SVM, MLP-BP) sınıflandırma olmak üzere beş aşamalı sınıflandırma gerçekleştiren çalışma incelenmiştir. İncelenen çalışmada sınıflandırma; önce normal ve anormallerin bulunması, sonrasında hastalıkların sınıflandırılması yapılacak şekilde iki kademeli karar mekanizması ile gerçekleştirilmiştir. FKG sinyallerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılabilmesi için basit ön işleme adımlarından geçirilen FKG sinyalinin girdi oluşturacağı bir boyutlu evrişimsel sinir ağları (CNN) kullanılarak 1DCNN modeli, ön işleme sonrası mel spektrogramları oluşturulan FKG sinyali modelin girdisi olacak şekilde iki boyutlu CNN kullanılarak 2DCNN modeli geliştirilmiştir. Bu çalışmanın diğer bir amacı FKG sinyallerinin sınıflandırılmasını iki kademeli olarak gerçekleştirip, tek kademeli sınıflandırma ile karşılaştırmaktır. Bu doğrultuda, 1DCNN kullanılarak 2H-1DCNN ve 2S-1DCNN modelleri, 2DCNN kullanılarak 2S-2DCNN modeli geliştirilmiştir. 1DCNN ve 2DCNN modelleri ile normal ve anormal sınıflandırma, 1DCNN, 2H-1DCNN, 2S-1DCNN, 2DCNN, 2S-2DCNN modelleri ile normal ve hastalık bazında üç sınıflı sınıflandırma gerçekleştirilmiştir.

FKG sinyalini eşit uzunluktaki parçalara bölerek giriş verisi oluşturmak, her çevrimde (epoch) FKG sinyalinden eşit uzunlukta rastgele seçilen kısımlarla giriş verisi oluşturmak, FKG sinyalinin bölütlerinin  (periyotlarına ayırarak) her biriniyle giriş verisi oluşturmak olmak üzere üç farklı veri artırma yöntemi ile modelin başarımının artırılması üzerinde çalışılmıştır. Ayrıca, öğrenim aktarımı (transfer learning) yöntemi ile daha büyük veri setleriyle eğitilmiş bir modelin, daha küçük veri setleri üzerinde yeniden eğitilmesiyle sınıflandırma performansı artırılmıştır. Bu yaklaşımların kullanılması, derin öğrenme tabanlı modellerin başarımını önemli ölçüde iyileştirmiş ve kalp seslerinin sınıflandırılması konusunda etkili bir çözüm sunmuştur. 

Bu çalışmada, HU-PCG veri seti için normal anormal sınıflandırmada, öğrenim aktarımı ve sinyal içerisinden rastgele seçme yöntemleri kullanılarak 1DCNN ve 2DCNN modeller ile doğruluk metriğinde 1.0 sonucuyla en yüksek başarım değeri elde edilmiştir. Üç sınıflı sınıflandırmada ise en yüksek başarım değerleri öğrenim aktarımı ve sinyal içerisinden rastgele seçme yöntemleri kullanılarak 0.93 doğruluk ile 2S-1DCNN modeli, ikinci en yüksek doğruluk değerini 0.87 ile 2S-2DCNN modeli vermiştir.

Abstract:
This study aims to classify cardiovascular diseases using phonocardiogram (PCG) signals through deep learning methods, thereby laying the foundation for developing a decision support system for doctors. In this way, it is planned to support physicians in the preliminary diagnosis process.

In this study, the classification of heart sounds was performed using the HU-PCG dataset, which was previously collected within our department. Additionally, comparative analyses were conducted using commonly used datasets in heart sound classification, including PhysioNet/CinC 2016, PASCAL, and HVD datasets. Both traditional machine learning methods, which involve multiple stages, and end-to-end deep learning-based methods were evaluated for heart sound classification. For the machine learning-based approach, a five-stage classification process was examined. In this approach, after the preprocessing step of the signals, a heart sound identification algorithm was employed using feature vectors created with MFCC and DWT techniques, finally segmentation is done. Features were extracted from the segmented signals, and classification was performed using Linear Classifier, k-NN, SVM, and MLP-BP methods. The classification was conducted in two levels: first, the identification of normal and abnormal sounds, followed by the classification of diseases. For classifying PCG signals using deep learning methods, a 1D convolutional neural network (1DCNN) model was developed, where the PCG signal, which underwent simple preprocessing steps, served as the input. Additionally, a 2D convolutional neural network (2DCNN) model was developed, using mel spectrograms created from preprocessed PCG signals as the input. Another objective of this study is to perform a two level classification of PCG signals and compare it with single level classification. In this context, models such as 2H-1DCNN and 2S-1DCNN were developed using 1DCNN, and 2S-2DCNN models were developed using 2DCNN. With the 1DCNN and 2DCNN models, binary classification of normal versus abnormal was conducted, and three-class classification based on normal and disease states was performed using the 1DCNN, 2H-1DCNN, 2S-1DCNN, 2DCNN, and 2S-2DCNN models.

The study explored methods to improve the model's performance, such as using data augmentation by dividing the PCG signal into segments of equal length, random crop of the PCG signal of equal length in each epoch, and segmenting the PCG signal to create input data for each segment. Furthermore, transfer learning was employed to enhance classification performance by retraining a model, initially trained on larger datasets, on smaller datasets. The use of these approaches significantly improved the performance of deep learning-based models, providing an effective solution for classifying heart sounds.

In this study, for normal-abnormal classification on the HU-PCG dataset, the highest accuracy metric of 1.0 was achieved using 1DCNN and 2DCNN models with random crop from within the signal and transfer learning methods. For three-class models trained to distinguish between normal, aortic stenosis, and mitral regurgitation, the highest performance value of 0.93 accuracy was achieved using the 2S-1DCNN model with transfer learning and random crop methods, while the second-highest accuracy (that is 0.87) was achieved by the 2S-2DCNN model using the same methods.