Ardışıl ileri ana dalgacık seçim yöntemi öznitelikleri ile fotopletismografi işaretlerinin sınıflandırılması
Classification of photoplethysmography signals using features of sequential forward mother wavelet selection method
Yazar: TUĞBA AYDEMİR
Danışman: PROF. DR. MEHMET ŞAHİN
Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Fizik Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Fizik ve Fizik Mühendisliği = Physics and Physics Engineering
Dizin: Dalgacık dönüşümleri = Wavelet transforms ; Elektrooptik aletler = Electo-optic devices ; Fotopletismografi = Photopletismography ; Sınıflandırma = Classification ; Çoklu dalgacık = Multiwavelet ; Örüntü sınıflama = Pattern classification ; Öznitelik çıkarma = Feature

Özet:
Mikro-vasküler doku yatağındaki kan hacmi değişikliklerini saptamak için kullanılan, acı vermeyen, basit, düşük maliyetli ve müdahalesiz optik bir yöntem olan fotopletismografi (PPG) tıp ve mühendislik alanında kullanımı giderek artış gösteren fizyolojik verilerden bir tanesidir. Özellikle örüntü tanıma ve makine öğrenmesi algoritmalarındaki gelişmeler bu sinyallere dayalı uygulamalara olan ilgiyi daha da arttırmıştır. PPG sinyalleri kullanılarak; kalp ve tansiyon rahatsızlıkları, stres seviyesi, kişi tanıma ve yorgunluk tespiti gibi yöntemler önerilmektedir. Bu çalışmalar daha çok iki sınıflı problemleri ele alarak yeni öznitelik çıkarma yaklaşımları sunmaktadır. Elde edilen sonuçlar görece başarılı olsa da halen daha geliştirilmeye açık performans seviyelerindedir. Bu tez çalışmasında ardışıl ileri ana dalgacık seçimi yöntemi öznitelikleri ile PPG işaretlerinin yüksek performans ile sınıflandırılması önerilmiştir. Önerilen yöntemin geçerliliği ve kararlılığı 3 ayrı PPG veri setine uygulanmıştır. Öznitelikler, belirlenen ana dalgacıklarla elde edilen dalgacık dönüşümü katsayılarının standart sapması ve ortalama değerleri hesaplanarak elde edilmiştir. Daha sonra elde edilen öznitelikler k-en yakın komşuluk yöntemi ile sınıflandırılmıştır. Önerilen yöntem ile Veri Seti 1 (zihinsel iş yükü seviyesinin belirlenmesi), Veri Seti 2 (hipertansiyon hastalığının belirlenmesi) ve Veri Seti 3 (insan faaliyet izleme) için sırasıyla ortalama %65.76, %73.39 ve %86.54 sınıflandırma doğruluklarına ulaşılmıştır. Elde edilen sonuçlar önerilen yöntemin PPG işaretlerini sınıflandırmada önemli potansiyelinin olduğunu göstermiştir.

Abstract:
Photoplethysmography (PPG), a painless, simple, low-cost and non-invasive optical method used to detect blood volume changes in the vascular tissue bed, is one of the physiological data that is increasingly used in medicine and engineering. Especially the developments in pattern recognition and machine learning algorithms have increased the interest in applications based on these signals. By using PPG signals, methods such as heart and blood pressure disorders, stress level, person recognition and fatigue detection are suggested. These studies offer new feature extraction approaches by dealing mostly with two-class problems. Although the results obtained are relatively successful, they are still at performance levels that are open to improvement. In this thesis, it is proposed to classify PPG signals with high performance with sequential forward main wavelet selection method features. The validity and stability of the proposed method was applied to 3 separate PPG datasets. The features were obtained by calculating the standard deviation and average values of the wavelet transform coefficients obtained with the determined main wavelets. Then, the obtained features were classified using the k-nearest neighborhood method. The proposed method achieved average classification accuracies of 65.76%, 73.39%, and 86.54% for Data Set 1 (determination of mental workload level), Data Set 2 (detection of hypertension disease), and Data Set 3 (human activity monitoring), respectively. The obtained results showed that the proposed method has significant potential in classifying PPG signals.