Yazar "Sürücü, Murat" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 2 / 2
  • Küçük Resim
    Öğe
    Normalize edilmiş kalp hızı değişkenliği analizi ile paroksismal atriyal fibrilasyon tespiti
    (Düzce Üniversitesi, 2021) Sürücü, Murat; Kara, Resul; İşler, Yalçın
    Paroksismal Atriyal Fibrilasyon (PAF), en yaygın kalp ritmi bozukluğu türlerinden biri olan Atriyal Fibrilasyon'un başlangıç aşamasıdır. PAF doğrudan ölümcül olmasa bile, ölümcül diğer rahatsızlıkları tetiklemekte ve inme riskini artırmaktadır. Üstelik hasta PAF atağı geçirdiği sırada, kendisinin ve başkalarının hayatını etkileyen bir aktivite içinde olabilir. Bu nedenle, hem PAF'ın mümkün olduğunca erken teşhis edilerek tedaviye başlanması hem de PAF atağı geçirmeden önce hastanın güvenli bir konuma geçmesi önemlidir. Bu çalışmada, her iki görev için geleneksel makine öğrenmesi yöntemleri ve derin öğrenme yöntemleri çalışılmıştır. Bu tez çalışmasında, açık erişimli olup 49 sağlıklı bireye, yakın zamanda atak geçirmeyen 24 PAF hastasına ve yakın zamanda atak geçirecek olan 25 PAF hastasına ait 30 dakikalık EKG verileri kullanılmıştır. Bu EKG verilerinden elde edilen Kalp Hızı Değişkenliği (KHD) verilerinin yanısıra kalp hızı normalizasyonu uygulanan KHD (NKHD) verileri elde edilmiştir. KHD ve NKHD verileri için yaygın kullanılan zaman alanı, frekans alanı, dalgacık dönüşümü ve doğrusal olmayan öznitelikler hesaplanmıştır. Bu özniteliklere farklı öznitelik normalizasyonu yöntemleri uygulanmıştır. Bu şekilde oluşturulan altı farklı öznitelik setine genetik algoritma ile öznitelik seçim işlemi uygulanmıştır. Çıkarılan ve seçilen öznitelikler k yakın komşu, çok katmanlı algılayıcı, radyal tabanlı çekirdek fonksiyonuna sahip destek vektör makinesi ve evrişimli sinir ağı temelli derin öğrenme sınıflandırıcı algoritmalarının girişlerine uygulanmıştır. Sonuç olarak, z-skor normalizasyonu uygulanmış NKHD özniteliklerinin derin öğrenme algoritması ile hem PAF teşhisinde hem PAF atağı erken tespitinde %100 sınıflandırıcı başarımına ulaşılmıştır. Üstelik literatürde derin öğrenme ham veri üzerinde uygulanıyor olsa da, KHD analizi gibi kendine özgü öznitelik çıkarma yöntemi bulunan problemlerde, öncelikle öznitelik çıkarmanın faydalı olacağı görülmüştür.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Paroksismal Atriyal Fibrilasyonun 30 Dakikalık Kalp Hızı Değişkenliği Analizi Kullanılarak Teşhisinde Kalp Hızı ve Öznitelik Normalizasyon Yöntemlerinin Etkisi
    (2023) Sürücü, Murat; İşler, Yalçın; Kara, Resul
    Paroksismal Atriyal Fibrilasyon (PAF), en yaygın ritim bozukluğu türlerinden olan Atriyal Fibrilasyon’un başlangıç aşamasıdır. Doğrudan hayatı tehdit etmiyor olmasına rağmen, ölümcül rahatsızlıkları tetiklemekte ve inme riskini artırmaktadır. Bu nedenle, PAF’ın mümkün olduğunca erken teşhisi önemlidir. Bu amaçla geliştirilmiş birçok rutin test ve örüntü tanıma tabanlı çalışma mevcuttur. Bu çalışmada, PAF hastalarının kalp hızı değişkenliği (KHD) analizi ile otomatik teşhisinde kalp hızı normalizasyonu ile öznitelik normalizasyonu yöntemlerinin birlikte etkisi incelenmiştir. Öncelikle, 30 dakikalık EKG kayıtlarını içeren açık erişimli Atrial Fibrillation Prediction veritabanı kullanılarak KHD verileri elde edilmiştir. Daha sonra, zaman alanı, frekans alanı, dalgacık dönüşümü ve doğrusal olmayan öznitelikler hem KHD verileri hem de kalp hızı normalize edilmiş KHD (NKHD) veriler kullanılarak hesaplanmıştır. Bu çıkarılan öznitelikler MinMax ve z-skor yöntemleri kullanılarak normalize edilmiştir. Böylece KHD ve NKHD ile elde edilen öznitelikler ile bunların normalize halleri olan bu altı öznitelik kombinasyonu, k yakın komşu (kNN) ve çok katmanlı algılayıcı (MLP) sınıflandırıcı girişlerine uygulanmıştır. Bu sınıflandırıcılarla birlikte genetik algoritma kullanılarak öznitelik seçimi yapılmıştır. KHD verilerinin kullanılması halinde, kNN algoritması kullanılarak MinMax normalizasyonu ile %81,00 sınıflandırıcı başarımına ve MLP algoritması kullanılarak z-skor normalizasyonu ile %91,92 başarıma ulaşılmıştır. Kalp hızı normalizasyonu uygulandıktan sonra, NKHD verilerinin kullanılması halinde, kNN algoritması kullanılarak z-skor normalizasyonu ile %86,00 sınıflandırıcı başarımına ve MLP algoritması kullanılarak z-skor normalizasyonu ile %95,96 başarıma ulaşılmıştır. Bu sonuçlar önceki benzer çalışmalardan daha başarılı sonuçlardır. Kalp hızı normalizasyonu, z-skor öznitelik normalizasyonu ve MLP sınıflandırıcı kombinasyonu literatürdeki otomatik PAF teşhisi çalışmalarının başarımlarını geçmiştir. Bu çalışmanın sonucunda, PAF teşhisinde kalp hızı normalizasyonu yönteminin potansiyel kullanımı ispatlanmıştır.