EKG Sinyallerini kullanarak Kalp Ritimlerinin Yapay Zekâ ile Sınıflandırılması

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorAksoy, Bekir
dc.contributor.authorSayın, Hamdi
dc.contributor.authorSalman, Osamah Khaled Musleh
dc.contributor.authorKöse, Utku
dc.date.accessioned2023-04-10T20:25:54Z
dc.date.available2023-04-10T20:25:54Z
dc.date.issued2021
dc.departmentRektörlük, Rektörlüğe Bağlı Birimler, Düzce Üniversitesi Dergilerien_US
dc.description.abstractGünümüzde teknolojinin hızla ilerlemesi ile birlikte yapay zekâ yöntemleri de birçok alanda sıklıkla kullanılmaktadır. Yapay zekanın önemli kullanım alanlarından birisi de sağlık sektörüdür. Sağlık sektöründe erken teşhis, insan kaynaklı hataların minimuma indirilmesi gibi birçok durumda yapay zekâ yöntemleri kullanılmaktadır. Çalışmada açık kaynak erişimli internet sitesinden (kaggle.com) elde edilen 127710 adet EKG sinyallerine ait veri seti kullanılmıştır. Veri seti 100.710 adet eğitim, 1.500 adet veri de test ve kalan 25.000 adet veri ise doğrulama verisi olarak kullanılmıştır. Eğitim verileri için tasarlanan CNN modeli normal sinüs ritmi, supraventriküler erken atım, erken ventriküler kasılma, ventriküler ve normal atımın karışımı ve sınıflandırılamayan atım olmak üzere toplam beş sınıf için eğitilmiştir. Tasarlanan CNN modelinde hata oranı %5,3, duyarlık oranı %94,4, hassasiyet oranı %94,6, F-değeri ise %94,4 ve %94,7 doğruluk oranı olmak üzere beş farklı performans kriterine göre değerlendirilmiştir.en_US
dc.identifier.doi10.29130/dubited.824362
dc.identifier.endpage15en_US
dc.identifier.issn2148-2446
dc.identifier.issue1en_US
dc.identifier.startpage7en_US
dc.identifier.trdizinid496511en_US
dc.identifier.urihttp://doi.org/10.29130/dubited.824362
dc.identifier.urihttps://search.trdizin.gov.tr/yayin/detay/496511
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12684/11688
dc.identifier.volume9en_US
dc.indekslendigikaynakTR-Dizinen_US
dc.language.isotren_US
dc.relation.ispartofDüzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.titleEKG Sinyallerini kullanarak Kalp Ritimlerinin Yapay Zekâ ile Sınıflandırılmasıen_US
dc.typeArticleen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
11688.pdf
Boyut:
1.02 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tam Metin / Full Text
İndir

Koleksiyon

TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi Koleksiyonu