Elektrokardiyografi (EKG) sinyallerinin aritmi tespiti için yapay zeka yöntemleri ile sınıflandırılması
Classification of electrocardiography (ECG) signals by artificial intelligence methods for determining arrhythmia
Yazar: İBRAHİM ÇELİK
Danışman: YRD. DOÇ. DR. EVREN DEĞİRMENCİ ; PROF. DR. ALİ AKDAĞLI
Mersin Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
EKG (Elektrokardiyografi) sinyalleri kalbin çalışma işlevi ve yapısı hakkında bilgi veren önemli bir veridir. EKG kalpte meydana gelen kasılma ve gevşeme sonucu uygun şartlar altında kaydedilen veriye denir. Eğer kalbin çalışma işlevinde bir bozukluk meydana gelirse bu bozukluk EKG sinyallerine de yansıyacağı için EKG sinyalleri sayesinde meydana gelen bozuklukları tespit etmek mümkündür. Aritmi kelime anlamı ritim bozukluğu demektir. Aritmi düzenli olarak meydana gelen işleyişteki bozukluklara verilen genel tabirdir. Aritmilerin oluştuğu bölge EKG sinyallerine yansıyacağı için EKG işaretlerinde aritmiyi tespit etmek mümkündür. Bu tez çalışmasında sağlıklı ve aritmi insanlardan alınmış EKG sinyalleri zamansal olarak 60'ar saniyelik segmentlere ayrılmıştır. Her bir segment aritmiler hakkında bize bilgi veren dalga ve aralıklara ayrılmış ve her bir dalga ve aralığın özellik vektörü çıkarılmıştır. Bu özellik vektörleri temel parametrik girdi olarak kullanılmıştır. Bu parametrelere matematiksel olarak aritmetik ortalama yöntemiyle yaklaşılmıştır. Elde edilen ortalama özellik vektörleri çok katmanlı sinir ağı (ÇKASA) , En yakın komşuluk (KNN) ve Destek vektör makineleri olmak üzere üç farklı yapay zeka sınıflandırma algoritmasında girdi olarak kullanılıp aritmiler tespit edilmiştir. Eğitim ve test aşamasında üç farklı sınıflandırma algoritması kullanılmıştır. Bu üç farklı sınıflandırma algoritma arasında performans kıyaslaması yapılmıştır. Sınıflandırmada yüksek başarı elde edilen sınıflandırma algoritma tespit edilmiştir.

Abstract:
ECG (Electrocardiography) signals are an important data providing information about the function and structure of the heart. The ECG is the heart rate recorded in the heart under appropriate conditions resulting in contraction and relaxation. If a malfunction occurs in the heart functioning function, it will be reflected in the ECG signals, so it is possible to identify the disorders that occur due to ECG signals. Arrhythmia means impaired rhythm. Arrhythmia is a general symptom given to disorders in the process that occur regularly. It is possible to detect arrhythmia in ECG signals because the region of arrhythmia is reflected in ECG signals. In this thesis study, ECG signals from healthy and arrested human beings were separated into 60-second segments temporally. Each segment was separated into waves and intervals informing us about arrhythmia and feature vector of each wave and interval was extracted. These feature vectors are used as basic parametric inputs. These parameters are mathematically approximated by the arithmetic average method. The obtained mean feature vectors were used as input in three different classification algorithms, namely multi layer neural network (ANN), Knearest neighbors (KNN) and support vector machines(SVM), and arrhythmia was determined. Three different artificial intelligence classification algorithms have been used for training and testing. Performance comparisons were made between these three different classification algorithms. A classification algorithm with high success was identified in the classification.