EECP sistem uygulamasında ST segmentinin yapay sinir ağları ile belirlenmesi
Determination of ST segment in EECP system application byartificial neural networks
Yazar: HANİFE SATOĞLU HASBENLİOĞLU
Danışman: PROF. DR. KENAN DANIŞMAN
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Elektrokardiyogram (EKG) cihazı vasıtasıyla kaydedilen ve doktorlar tarafından teşhisi konulan bazı kalp hastalıklarının tedavisinde noninvazif bir yöntem olan Gelişmiş Harici Kontur Pulsasyon (Enhanced External Counter Pulsation, EECP) cihazı kullanılmaktadır.
Bu tez çalışmasında, diyastolde bacaklara bağlı manşonlar vasıtasıyla kan basıncını artırarak venöz dönüşün iyileşmesine ek olarak koroner dolaşımda da iyileşme sağlayan EECP sistemi için gerekli olan ST segmentasyonu üzerine çalışılmıştır. Vücudun kalp haricindeki tüm organ ve dokuları sistol fazında temiz kan ile kanlanarak oksijenlenirken kalbin kendisi diyastol fazında temiz kan ile kanlanır. Kalbin sistol hali QRS dalgasının oluşmasından hemen sonra başlar, T dalgasının ortaya çıkışının ardından ventrikülün kasılması son bulur. Dolayısıyla ST dalga kompleksinin tespit edilmesi EECP cihazının doğru zamanda devreye girmesini sağlamak için bir zorunluluktur.
Yapılan bu tez çalışmasında, ST segmentasyonu için Physio.net'in sağlamış olduğu MIT-BIH Arrhythmia Database kullanılarak sisteme yüklenen EKG işaretlerinin P, Q, R, S, T noktalarını tespit edip en iyi eğitimi üretmek için bu noktalar yapay sinir ağına giriş ve çıkış olarak verilmiştir. 
Yapay sinir ağları üzerinde yapılan çalışmalarda, tek katlı, giriş sayısı değişken, k fold cross validation'daki değişik k değerlerinde, değişik algoritmalarda ve farklı nöron sayıları ile çalışmalar yapılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre 27 girişli, 50 nöronlu gizli katmandan oluşan k katsayısı 5 fold olan yapı ile minimum eğitim ve test MSE değerleri elde edilmiştir.

Anahtar Kelimeler: EECP, ST Segmentasyonu, Yapay Sinir Ağları

Abstract:
The Advanced External Contour Pulsation (EECP) device, a non-invasive method, is used to treat some heart diseases recorded by the ECG device and diagnosed by doctors.
In this thesis, the control circuit ST segmentation required for the EECP system, which improves the coronary circulation and improvement of the venous return by increasing blood pressure through the cuffs attached to the legs in diastole, has been studied. In the systole phase, all organs and tissues of the body except the heart are bloodied, oxygenated, while the heart itself is bloodied in the diastole phase. The systole of the heart begins immediately after the QRS wave's appearance, following the emergence of the T wave, the contraction of the ventricle ends. Therefore, the ST wave complex's detection is imperative to ensure that the EECP device is activated at the right time. 
In this study, the ECG signals' which are loaded from MIT-BIH Arrhythmia Database provided by Physio.net was used for ST segmentation. Also,  P, Q, R, S, T points were determined, and studies were made to create the best learning by giving them entrance and exit signs to artificial neural networks. 
In the study carried out in artificial neural networks, studies have been done in different k values, different algorithms, and different neuron numbers in the single fold, a variable number of inputs, k fold cross-validation. Studies have shown that the minimum test MSE value of the structure with a k coefficient of 5 folds consisting of 27 inputs and 50 neurons hidden layer is obtained.

Keywords: EECP, ST Segmentations, Artificial Neural Networks