EECP Sistem Uygulamasında ST Segmentinin Yapay Sinir Ağları ile Belirlenmesi
Determination of ST Segment in EECP System Application by Artificial Neural Networks
Yazar: Satoğlu Hasbenlioğlu, Hanife; Kaya, Kemal; Danışman, Kenan
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 2020
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; EECP,Yapay Sinir Ağları,ST Segmentasyonu ; EECP,Neural Network Artificial,ST Segmentation

Bu çalışmada gelişmiş harici karşı darbe (External Enhanced Counter Pulsation-EECP) cihazının işaret işleme biriminin kardiyovasküler dolaşımın diyastol faz başlangıcını hatasız biçimde tespit edebilmesini sağlamak için elektrokardiyogram (EKG) işaretinin ST parçasının segmentasyonu gerçekleştirilmiştir. EECP cihazı özellikle miyokard iskemisinin non-invazif tedavisinde kullanılmaktadır. Cihaz (EKG) işaretini analiz etmekte ve kan dolaşımının diyastol fazında hastanın alt uzuvlarına bağlı manşonları şişirerek haricen basınç uygulamaktadır. Dolaşımın sistol fazında ise manşonlar söndürülerek harici basıncın ortadan kaldırılması suretiyle sistemik vasküler rezistansın azalması sağlanmaktadır. Bu etki kalbin art yükünün (afterload) düşmesine yol açar. EKG işaretinin QRS parçası ventrikülün (karıncık) kasılmasını başlatır. Bir başka ifadeyle QRS dalgasının ortaya çıkışından hemen sonra kalp kasılması yani sistol fazı başlar. T dalgasının ortaya çıkışını takiben ventrikülün kasılması son bulur. Dolayısıyla EECP cihazının doğru zamanda devreye girmesini sağlamak için ST dalga kompleksinin tespit edilmesi bir zorunluluktur.Yapılan çalışmada ST segmentasyonu için Physio.net’in sağlamış olduğu MIT-BIH Arrhythmia Database kullanılmıştır.  Sisteme yüklenen işaretler öncesinde ön işleme tabi tutularak gürültülerden ve baseline kaymalarından arındırılmıştır. Gürültü eliminasyonu ve baseline kayması düzenlenen işaretin P, Q, R, S ve T noktaları tespit edilmiştir. Tespit edilen bu noktalardan P, Q ve R noktalarıyla birlikte bu noktalarla ilişkili 7 nokta daha giriş işaretlerini oluşturarak 10 girişli ve S, T noktalarını belirleyecek şekilde 2 çıkışlı bir ara katmanlı bir yapay sinir ağı oluşturulmuştur. Oluşturulan bu yapıda k cross validation (k katlamalı çaprazlama) yöntemi kullanılmıştır. Sistem eğitiminde sabit eğitim algoritması, farklı k katsayıları, farklı nöron sayıları ve farklı transfer fonksiyonları kullanılarak en iyi yapı elde edilmeye çalışılmıştır. Sabit olarak seçilen eğitim algoritması Levenberg-Marquardt’dır. Yapılan çalışma sonucunda k katlama değeri 5 olarak belirlenmiştir. 25 nöronun kullanıldığı gizli katman için logsig tipi transfer fonksiyonu ve çıkış için poslin tipi transfer fonksiyonu kullanılarak en küçük hatayı veren yapı elde edilmiştir

In this study in order to detect start of diastole phase of blood cicrculation by signal  processing unit of EECP (enhanced exeternal counterpulsation device) device segmentation of ST part of ECG (electrocardiogram) signal has been done. EECP device is especially being used in the non invasive treatment of myocardial ischemia. Device analyses ECG signal and then in the diastole phase applys external pressure to lower extremities by inflating the cuffs with air  weared by patient on his/her lower extremities. In the systole phase systemic vascular resistance decreases when the device deflates the cuffs which removes external pressures on extremities.  This also  results in reduce of heart’s afterload. QRS wave initiates to contraction of heart’s ventricles. In other words the systole phase begins shortly after the appearance of QRS wave. The ventricle’s contraction is ended following the appearance of T wave. Hence, it is required to detect ST complex of the ECG signal correctly so as to run the EECP at exact time intervals. MIT-BIH Arrhythmia Database provided by Physio.net is used for ST segmentation. Firstly, the signals, which are loaded at system, are subjected to pre processing and purify the baseline shifting. After this operation P, Q, R, S and T dots are detected. In the detected dots of P, Q, R and the other 7 relevant dots, which are near to P, Q and R dots, are selected and giving the system as 10 input. The other dots S and T are creates the 2 outputs. Current used structure is a neural network artificial and has 10 inputs, 2 outputs and one layer. At this study, it is used to k cross validation. For system training it is used stabil train algorithm, different neuron number and different transfer functions. The stabil train algorithm is Levenberg-Marquardt. At the end of study folding value k is determined as 5.  The structure that results in smallest error is acquired through a hidden layer of 25 neurons of which transfer function is in type of logsig and a poslin type transfer function for the output.