Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi

Yazarlar: Mehmet İŞCAN, Cüneyt YILMAZ

Konular:Mühendislik, Ortak Disiplinler

DOI:10.28948/ngumuh.342038

Anahtar Kelimeler:QT ölçümü,T-dalgası,EKG sinyal sınıflaması,Yapay sinir ağları,Gauss karışım modeli

Özet:    Günümüzde yarı-parametrik tanımlanan yapay sinir ağı tabanlı olasılıksal yöntemler biyolojik sinyallerin işlenmesi örüntü tanımasında aktif olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmada, EKG sinyallerinin önemli bir zaman aralığı olan QT süresinin belirlenmesi ve sınıflandırılması için yarı-parametrik Gauss karışım modeli tabanlı yapay sinir ağı modeli gerçeklenmiştir. Bu kapsamda, zamana bağlı değişen kalp ritim sinyallerinin, eğitimi ve sınıflandırılması olasılıksal metotların gözetimli ve gözetimsiz eğitimi ile tamamlanmış, ayrıca yeni bir fikir olarak karşılaştırma algoritması statik yapay sinir ağları için sunulmuştur. Önerilen algoritma ile 105 PHYSIONET QT veritabanı verileri ve 4 gerçek denekten alınmış veriler işlenmiştir. Gerekli eğitimler tamamlandıktan sonra, sunulan algoritma %97,11 hassasiyet, %94,27 pozitif belirleyicilik ve %4,2 hata oranı ile QRS kompleksi ve T dalgasını saptayabilmiş, ayrıca 3,1 milisaniye ortalama hata değeri ve 5,62 milisaniye standart sapma değeri ile QT zaman aralığını bulabilmiştir. Sonuçlara göre, önerilen algoritma değişik EKG sinyalleri için yüksek performansta sınıflama ve ayrıştırma işlemini gerçekleştirebilmiştir.

---