Yapay zeka aracılığıyla ventriküler taşikardi(VT) ve supraventriküler taşikardi(SVT) ayrımı
Artificial intelligence based differentiation ofventricular tachycardia(VT) and supraventriculartachycardia(SVT)
Yazar: CAN BERK İNAN
Danışman: PROF. DR. HAVVA ŞAHİN KAVAKLI
Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Acil Tıp Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2023
Konu: Acil Tıp = Emergency Medicine ; Kardiyoloji = Cardiology

Özet:
Amaç: Kardiyovasküler hastalıklar (KVH) bulaşıcı olmayan hastalıklar
arasında dünya genelinde meydana gelen ölümlerin bağlıca nedenlerindendir. EKG,
mortaliteleri son derece yüksek olabilen; ancak büyük oranda önlenebilir olan
KVH'nin erken tanısında ve sürecin devamında en sık kullandığımız, hızlı ve
kolayca ulaşabildiğimiz, ucuz, güvenilir, noninvaziv ve çok değerli bilgiler sunan bir
tanı testidir. Geniş QRS kompleksli taşikardilerde (WCT) olduğu gibi bazı
durumlarda EKG'ler, mevcut algoritmalara rağmen tecrübeli klinisyenler tarafından
dahi yanlış değerlendirilebilmektedir. Bu çalışmada, yapay zeka (AI) alanında
kullanılan derin öğrenme (DL) yöntemiyle VT-SVT ayrımının başarılı bir şekilde
yapılması amaçlanmıştır.
Materyal ve Metot: Retrospektif olarak yürütülen çalışmamıza, 1 Kasım
2021 – 1 Mart 2023 tarihleri arasında, Ankara Bilkent şehir Hastanesi Erişkin Acil
Tıp Kliniği'ne çarpıntı, baş dönmesi, dispne, göğüs ağrısı ve senkop semptomlarının
en az biri ile başvuran ve 18 yaşından büyük olup EKG'leri çekilen hastalar dahil
edilmiştir. Çalışmamızda önce EKG‟lerinde taşiaritmi saptanan 848 hasta ile
EKG‟lerinde normal sinüs ritmi (NSR) saptanan 250 hasta incelenmiştir. Sonrasında
dışlama kriterleri gereğince artefaktlı, EKG‟lerine ulaşılamayan ve mükerrer
EKG‟leri olan hastalar ayrılarak veri seti oluşturabilmek için NSR EKG‟si olan 248
hasta ile taşiaritmi EKG‟sine sahip 652 hasta değerlendirmeye alınmıştır.
Tarafımızca toplanan EKG‟ler ilk olarak iki kardiyoloji uzmanımıza verilerek
etiketlendirilmiştir. Etiketlenme sonrası veri setimiz, evrişimli sinir ağı (CNN)
modellerimiz ResNet 18-34 ve 50‟nin eğitimi ve testi için kullanılmıştır. Son olarak
eğitilip hazır hale getirilen modellerimizin VT-SVT ayrımı konusundaki
prediksiyonları ile altın standart olarak kabul ettiğimiz kardiyologlarımızın
değerlendirmeleri kıyaslanmıştır. Modellerin başarıları doğruluk, duyarlılık, kesinlik
ve F1 skorları olan performans metrikleri ile ölçülmüştür.

Bulgular: Çalışmaya 652‟sinin taşiaritmik, 248‟inin NSR EKG‟si olan
toplam 900 hasta dahil edildi. Hastaların %61.4‟ü yani 553‟ü kadın olarak
gözlenirken tüm hastaların yaş ortalamaları 57±17 yıl olarak gözlendi. SVT-VT
ayrımı için performans metriklerine bakıldığında 3 ResNet modelinin de doğruluk ve
duyarlılık (ağırlıklı) yüzdeleri %95 olarak gözlenirken; kesinlik (ağırlıklı) ve F1
skoru (ağırlıklı) yüzdeleri Resnet 18 ve 50 için %95 iken ResNet 34 için %94 olarak
gözlendi.
Tartışma ve Sonuç: Çalışmamızda kullandığımız 3 ResNet modeli de
başarılı bir şekilde VT-SVT ayrımı yapmış olup doğru teşhis oranları mevcut klasik
algoritmaların üzerindedir. Her geçen gün büyüyen EKG arşivleri sayesinde doğru
teşhis oranları şüphesiz daha da artacaktır. Ancak yine de bu uygulamaların büyük
çok merkezli çalışmalar ile prospektif olarak uygulanabilirliği test edilmelidir.
Anahtar Kelimeler: EKG, Derin öğrenme, Ventriküler taşikardi,
Supraventriküler taşikardi, ResNet, Yapay zeka

Abstract:
Objective: Cardiovascular diseases (CVDs) are among the leading causes of
non-communicable deaths worldwide. Electrocardiogram (ECG) is a commonly
used, rapid, easily accessible, inexpensive, reliable, non-invasive diagnostic tool that
provides valuable information in the early diagnosis and ongoing management of
CVDs, which can have high mortality rates but are largely preventable. However,
despite existing algorithms, ECGs can still be misinterpreted by experienced
clinicians, especially in cases of wide QRS complex tachycardias. In this study, the
aim was to successfully differentiate Ventricular Tachycardia (VT) and
Supraventricular Tachycardia (SVT) using deep learning (DL) methods, a branch of
artificial intelligence.
Material and Method: Our retrospective study was conducted at Ankara
Bilkent City Hospital Adult Emergency Medicine Clinic between November 1, 2021
and March 1, 2023. Patients who presented with at least one of the symptoms of
palpitation, dizziness, dyspnea, chest pain, and syncope, and who were 18 years of
age or older and had ECG‟s taken were included in our study. Among the patients,
848 with tachyarrhythmia detected on ECG and 250 with normal sinus rhythm
(NSR) on ECG were evaluated after excluding patients with artifact, unavailable
ECG‟s, and duplicate ECG‟s, resulting in a dataset of 248 patients with NSR ECG
and 652 patients with tachyarrhythmia ECG. The ECG‟s collected by our team were
initially labeled by two cardiology experts. After labeling, our dataset was used for
training and testing convolutional neural network models, specifically ResNet 18-34
and 50. Finally, the predictions of our trained and prepared models on VT-SVT
differentiation were compared with the evaluations of our cardiology experts, whom
we considered as the gold standard. The performance of the models was measured
using accuracy, sensitivity, specificity, and F1 score as performance metrics.
vii
Results: In the study, a total of 900 patients were included, with 652 having
tachyarrhythmic ECG‟s and 248 having NSR ECG‟s. Among the patients, 61.4% or
553 were female, and the mean age of all patients was observed to be 57±17 years.
When looking at the performance metrics for SVT-VT differentiation, all
three ResNet models showed an accuracy and sensitivity (weighted) of 95%. The
specificity (weighted) and F1 score (weighted) were also observed to be 95% for
ResNet 18 and 50, and 94% for ResNet 34.
Conclusion: Our study successfully used three ResNet models to differentiate
between VT and SVT, with accuracy rates surpassing those of traditional algorithms.
With the growing ECG archives, the accuracy of these diagnoses is expected to
further improve. However, the applicability of these applications should still be
tested prospectively in large multicenter studies.
Keywords : ECG, Deep learning, Ventricular tachycardia, Supraventricular
tachycardia, ResNet, Artificial intelligence