Segmantasyon yapmadan patolojik kalp sesi kayıtlarının tespiti için bir örüntü sınıflandırma algoritması

Abdulnasır YILDIZ; Hasan ZAN

Makale detayları

Segmantasyon yapmadan patolojik kalp sesi kayıtlarının tespiti için bir örüntü sınıflandırma algoritması

Yazarlar:

Abdulnasır YILDIZ | Hasan ZAN

Yayıncı:

Dicle University

Ana Başlıklar:

Mühendislik ve uygulamalı operasyonlar

Dergi:

Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi 2019 Vol.10 Issue 1, pp.77-91

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

3/2019

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000950319

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

2146-4391

pISSN:

1309-8640

Anahtar kelimeler:

Özet:

 

Bu çalışmada, altı adet veri bankasından alınan kalp sesi kayıtlarına segmentasyon
uygulamadan k-En Küçük Komşuluk (kNN), Destek Vektör Makinesi (DVM) ve
sınıflandırıcı metotları topluluğu kullanarak sınıflandırmaya yarayan bir
algoritma geliştirilmesi amaçlanmıştır. Altı aşamadan oluşan algoritmanın ilk aşaması
olan Önişlem aşamasında sinyaller sivri uçlarından arındırılmış ve ardından normalize
edilmiştir. İkinci aşama olan Özellik çıkarma–1 aşamasında, sinyalin çeşitli
zaman ve frekans özellikleri çıkarılarak üçüncü aşamadaki veri bankası
sınıflandırıcının eğitilmesinde ve test edilmesinde kullanılmıştır. Üçüncü
aşama olan veri bankası sınıflandırması aşamasında, her veri bankası
oluşturulurken kullanılan cihazların, kayıt yeri ve ortamının farklılığının
negatif etkilerini azaltmak ve her veri bankası için farklı özellikler ile
sınıflandırıcılar kullanmak amacıyla kalp sesi kayıtları veri bankalarına göre
sınıflandırılmıştır. Dördüncü aşama olan Özellik Çıkarma-2 aşamasında veri
bankalarına göre sınıflandırılan sinyallerin yine çeşitli zaman ve
zaman-frekans özellikleri çıkarılmıştır. Beşinci aşamada her veri bankası için 3
farklı sınıflandırıcı (kNN, DVM ve sınıflandırıcı topluluğu) kullanılarak
kayıtlar sınıflandırılmıştır. Algoritmanın son aşaması olan Oylama aşamasında,
nihai sınıflandırma başarımını arttırmak amacıyla her kayıt için 3 farklı
sınıflandırıcının çıkışları belli kurallara göre oylanarak kaydın sınıfı
(patolojik veya normal) belirlenmiştir. Beşli çapraz doğrulama kullanılarak
eğitilen ve test (tanı testi) edilen algoritmanın performansı ölçülürken
doğruluk, duyarlılık, özgüllük, pozitif ve negatif yorum gücü ile ROC
grafiğinin altında kalan alan gibi parametreler kullanılmıştır. En iyi
performans sonuçları doğruluk: %94.28, duyarlılık: %87.97, özgüllük:  %87.97, pozitif yorum gücü: %84.78, negatif
yorum gücü: %96.86 ve ROC eğrisi altında kalan alan: 0.919 şeklinde elde edildi.
Elde edilen bu değerler daha önceki çalışmalar ile kıyaslandığında algoritmanın
oldukça başarılı olduğu ve kalbin patolojik durumuna ilişkin uzman hekime ön
tanı imkânı sunabileceği söylenebilir.

Makale detayları

Segmantasyon yapmadan patolojik kalp sesi kayıtlarının tespiti için bir örüntü sınıflandırma algoritması

Yazarlar:

Abdulnasır YILDIZ | Hasan ZAN

Yayıncı:

Dicle University

Ana Başlıklar:

Mühendislik ve uygulamalı operasyonlar

Dergi:

Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi 2019 Vol.10 Issue 1, pp.77-91

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

3/2019

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000950319

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

2146-4391

pISSN:

1309-8640

Kalp sesi

Fourier dönüşümü

DVM

kNN

Sınıflandırıcı metotları topluluğu

Sınıflandırma

Sayı

Makale detayları

Segmantasyon yapmadan patolojik kalp sesi kayıtlarının tespiti için bir örüntü sınıflandırma algoritması

Yazarlar: Abdulnasır YILDIZ | Hasan ZAN

Yayıncı: Dicle University

Ana Başlıklar: Mühendislik ve uygulamalı operasyonlar

Dergi: Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi 2019 Vol.10 Issue 1, pp.77-91

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 3/2019

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000950319

Sıklık: Üç Aylık

eISSN: 2146-4391

pISSN: 1309-8640

Kalp sesi

Fourier dönüşümü

DVM

kNN

Sınıflandırıcı metotları topluluğu

Sınıflandırma

Sayı

Yazarlar:

Abdulnasır YILDIZ | Hasan ZAN

Yayıncı:

Dicle University

Ana Başlıklar:

Mühendislik ve uygulamalı operasyonlar

Dergi:

Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi 2019 Vol.10 Issue 1, pp.77-91

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

3/2019

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000950319

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

2146-4391

pISSN:

1309-8640