Karınca koloni optimizasyonuna dayalı yeni bir aritmi sınıflama tekniği
A novel arrhythmia classification method based on ant colony optimization
Yazar: ALİ NİZAM
Danışman: DOÇ. DR. MEHMET KORÜREK
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Biyomedikal Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2008
Konu: Biyomühendislik = Bioengineering ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Aritmi-kardiyak = Arrhythmia-cardiac ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Bu çalışmada, Elektrokardiyogram (EKG) işaretlerinde ortaya çıkan aritmilerin Karınca Koloni Optimizasyon (KKO) temelli bölütleme teknikleri ile sınıflanması gerçekleştirilmiştir. Kullanılan EKG işaretleri MIT-BIH aritmi veritabanından alınmıştır. Yapılan uygulamada zaman uzayı öznitelikleri ve frekans uzayında Ayrık dalgacık dönüşüm (ADD) öznitelikleri analiz edilmiştir. ADD öznitelik sayısı zaman uzayındaki öznitelikle sayısıyla karşılaştırıldığında çok daha fazla olduğundan Temel Bileşen Analizi (TBA) vasıtasıyla farklı bir uzaya dönüştürülerek boyutları azaltılmış ve en yüksek enerjiye sahip öznitelikler seçilmiştir. Frekans uzayında seçilen bu öznitelikler zaman uzayındaki öznitelikler ile birleştirilerek sınıflayıcıya verilecek toplam giriş vektörü elde edilmiştir. Zaman uzayındaki öznitelikler, frekans uzayındaki öznitelikler ve her iki uzaydaki öznitelikler birlikte olacak şekilde farklı öğrenme ve test kümeleri oluşturularak sonuçlar mukayese edilmiştir. KKO temelli sınıflayıcının başarımını test etmek ve doğrulamak için yapılan çalışmaya paralel olarak öz örgütleme haritası özelliğine sahip Kohonen ağı ve geri yayılımlı yapay sinir ağ sistemleri geliştirilmiştir. Geliştirilen algoritmaların testi için MIT-BIH veritabanında 360 Hz ile LMII kanalından örneklenen 6 farklı ve önemli aritmi sınıfı kullanılmıştır. Normal sinus aritmi, erken karıncık atımları (?premature ventricular contraction?, PVC), erken kulakçık atımları (?atrial premature contraction?, APC), sağ dal blok (?right bundle branch block?, RBBB), karıncık füzyonu (?ventricular fusion?, F) ve füzyon (?fusion?, f). Sonuçlar incelendiğinde önerilen yöntemin zaman uzayındaki ve frekans uzayındaki özniteliklerin birlikte kullanılması durumunda sınıflama başarımı artırdığı görülmüştür.

Abstract:
In this paper, Ant Colony Optimization (ACO) based clustering analysis of ECG arrhythmias taken from the MIT-BIH Arrhythmia Database is proposed. Both time domain and discrete wavelet transform based frequency domain features are used in the analysis. Since the number of wavelet coefficients are huge amount as compared to the time domain parameters, Principle Component Analysis based compression is applied on them in order to decrease their number to the number of time domain features and to obtain coefficients which has highest energy. Then, the reduced number of freqency parameters is combined with the time domain features, in order to get the total feature sets. Different types of feature sets are tried and the classification results are compared. These are; rare time domain feature set, rare frequency domain feature set and the mixture of them. Kohonen self organizing map and back propagation based neural network systems are developed in parallel to verify and measure the ACO classifier?s success. The method is tested with MIT-BIH database to classify 6 different critical and having vital importance arrhythmia types. These are normal sinus rhythm, premature ventricular contraction (PVC), atrial premature contraction (APC), right bundle branch block (RBBB), ventricular fusion (F) and fusion (f). Comparison results indicate that the proposed method with the mixture feature set gave a better success for the classification.