Dalgacık Dönüşümü ve RUS Geliştirilmiş Ağaç Kullanarak Otomatik Aritmi Tespiti

Özgür TOMAK; Birkut GÜLER; Alparslan TÜFEKÇİ; Kenan YANMAZ

Makale detayları

Dalgacık Dönüşümü ve RUS Geliştirilmiş Ağaç Kullanarak Otomatik Aritmi Tespiti

Yazarlar:

Özgür TOMAK | Birkut GÜLER | Alparslan TÜFEKÇİ | Kenan YANMAZ

Yayıncı:

Giresun University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

The Black Sea Journal of Sciences 2018 Vol.8 Issue 2, pp.1-9

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2018

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000508631

Sıklık:

İki Yıllık

eISSN:

2564-7377

Özet:

 


It can be said that heart diseases are very common and fatal diseases. Therefore, it is necessary to determine the heart diseases correctly by examining the ECG In this study, it was aimed for detection of the arrhythmia by automatic examination of the person's electrocardiography (ECG) records. In this process, features obtained from the wavelet method was classified by RUSBoosted Trees method. The heartbeats were divided into seven different classes. RUSBoost method was used to reduce the number of features, and it speeds up the signal processing process. This method is known as bringing together a lot of weak learners and creating powerful learners from this process. ST-Petersburg Institute of Cardiological Database has been preferred for analysis. Test and training accuracy was found in 12 channel ECG data. The method was fast enough to detect real-time arrhythmia. MATLAB was used for all analyzes.

.

 


Kalp hastalıklarının çok yaygın ve ölümcül hastalıklar olduğu söylenebilir. Bu nedenle EKG incelenerek kalp rahatsızlıklarını doğru tespit etmek gerekmektedir. Bu çalışmada kişinin elektrokardiyografi (EKG) kayıtlarının otomatik incelenmesi yoluyla aritmi tespiti hedeflenmektedir. Bu süreçte dalgacık yönteminden elde edilen özellikler RUS Geliştirilmiş Ağaç yöntemiyle sınıflandırılmıştır. Kalp atışları 7 farklı sınıfa ayrılmıştır. Bu aşamada öznitelik sayısını azaltmak ve sinyal işleme sürecini hızlandırmak için RUSBoost yöntemi kullanılmıştır. Bu yöntem çok miktarda zayıf öğreniciyi bir araya getirip, bu süreçten güçlü öğrenici oluşturmak olarak bilinir. ST-Petersburg Enstitüsü Kardiyolojik Veritabanı analiz için tercih edilmiştir. Test ve eğitim doğruluğu 12 kanal EKG verilerinde bulunmuştur. Yöntem gerçek zamanlı aritmi tespiti için yeterince hızlıdır. Bütün analizler için MATLAB kullanılmıştır.

.

Makale detayları

Dalgacık Dönüşümü ve RUS Geliştirilmiş Ağaç Kullanarak Otomatik Aritmi Tespiti

Yazarlar: Özgür TOMAK | Birkut GÜLER | Alparslan TÜFEKÇİ | Kenan YANMAZ

Yayıncı: Giresun University

Ana Başlıklar: Uygulamalı fizik

Dergi: The Black Sea Journal of Sciences 2018 Vol.8 Issue 2, pp.1-9

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 12/2018

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000508631

Sıklık: İki Yıllık

eISSN: 2564-7377

Sayı

Yazarlar:

Özgür TOMAK | Birkut GÜLER | Alparslan TÜFEKÇİ | Kenan YANMAZ

Yayıncı:

Giresun University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

The Black Sea Journal of Sciences 2018 Vol.8 Issue 2, pp.1-9

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2018

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000508631

Sıklık:

İki Yıllık

eISSN:

2564-7377