Kalp krizinin erken teşhisi için EKG'deki ST segmenti değişimlerinin zaman-frekans dönüşümleriyle tespiti
Detection of ECG ST segment changes using time frequency transforms for the early diagnosis of myocardial infarction
Yazar: İLKNUR KAYIKÇIOĞLU
Danışman: YRD. DOÇ. DR. GÜZİN ULUTAŞ
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
EKG işaretinde ST segmenti yükselmeleri ve düşmelerinin önceden tespit edilmesi miyokardiyal iskeminin önlenmesi ve ilerleyen zamanlarda oluşabilecek kalp krizinin (miyokard infarktüs) önlenmesi açısından oldukça önemlidir. Tez çalışmasında EKG R-R aralığındaki ST segmenti yükselmelerini veya düşmelerini önceden tespit etmek amacıyla zaman frekans dönüşümlerine dayalı yöntemler geliştirilmiştir. Tez çalışmasının ilk aşamasında; bir sınıf hastalıklı ve sağlıklı R-R aralıklarından, diğer sınıf ise ST segmenti değişimleri olan R-R aralıklarından oluşturulmuştur. İkinci aşamadaysa sağlıklı, hastalıklı, ST segmenti düşmesi ve ST segmenti yükselmesi olan R-R aralıkları dört sınıf olacak şekilde seçilmiştir.
Tez çalışması veritabanın oluşturulması, öznitelik çıkarılması ve sınıflandırma
aşamalarından oluşmaktadır. Çalışmada MIT-BIH Aritmi, European ST-T ve Long Term ST
veritabanlarından EKG R-R aralıkları seçilerek üretilen büyük veritabanları kullanılmıştır.
Öznitelik çıkarma aşamasında Yumuşatılmış Wigner-Ville, Choi-Williams, Born-Jordan, Bessel ve
Zhao-Atlas-Mark zaman frekans dönüşümlerinden yararlanılmıştır. Sınıflandırma performans sonuçları Karar Ağacı, Destek Vektör Makineleri, K en yakın komşuluk ve Topluluk Sınıflandırıcısı yöntemleriyle incelenmiştir. Sınflandırma sonuçları literatürdeki çalışmalara ait değerlerin üstündedir. Ayrıca önerilen algoritmanın hızı tele-tıp sistemleri için oldukça uygundur.
Tez çalışması geliştirilemekte olan Teletıp sisteminde Karar Destek sisteminin bir parçası olacaktır

Abstract:
Early detecetion of ST segment's depression or elevation is very important for prevention of
myocardial ischemia and it is very important to prevent a myocardial infarction that may occur in
the future. In the thesis study, methods based on time-frequency transforms have been developed in
order to early detection of ST segment's depressions or elevations in the ECG R-R interval. In the
first phase of the thesis study; a class was formed from RR intervals with healthy and arrhythmia
and the other class was formed from RR intervals with ST segment changes. In the second phase;
R-R intervals with arrhythmia, healthy, ST segment depression and ST segment elevation were
selected to be four classes.
The thesis study consist of database construction, feature extraction and classification. In the
study large databases produced by selecting ECG R-R intervals from MIT-BIH Arrhythmia,
European ST-T and Long Term ST databases were used. Smoothed Wigner-Ville, Choi-Williams,
Born-Jordan, Bessel ve Zhao-Atlas-Mark time frequency transforms were used in the feature
extraction. The classification performance results analyzed using Decision Tree, Support Vector
Machines, K-nearest Neighbor and Ensemble Classifiers methods. The classification results are
above the values belonging to the studies in the literatüre. In addition to the speed of the proposed
algorithm is very suitable for telemedicine systems. The thesis study will be a part of the Decision
Support System in the Telemedicine system being developed.