Nowadays, heart diseases
that cause death have become widespread. Electrocardiography is a biomedical
signal commonly used in the diagnosis of these diseases. In this study, a
technique which can be used for detecting arrhythmia as a result of ECG
examination is proposed. In order to detect arrhythmia, Empirical Mode
Decomposition and Singular Value Decomposition were used. Empirical Mode
Decomposition is an appropriate technique for analysis of the stationary,
non-linear series and uses oscillation signals at the local levels. It
separates the signals into oscillation structures called Intrinsic Mode
Functions. Singular Value Decomposition is an algebraic method used to reduce
the size of complex data sets and is used to reduce noise effects. After
reducing the effect of noise and obtaining the appropriate features, the
classification was made by using Boosted Trees. Accuracy, sensitivity, and
specificity values were calculated to evaluate the performance of the
classification.
Electrocardiography (ECG) Empirical Mode Decomposition Singular Value Decomposition Boosted Trees Arrhythmia
Günümüzde ölüme neden olan kalp
hastalıkları yaygınlaşmıştır. Elektrokardiyografi bu hastalıkların teşhis aşamasında
sıkça kullanılan biyomedikal bir sinyaldir. Bu çalışmada, EKG incelemesi
sonucunda aritmiyi saptamada kullanılabilecek bir teknik önerilmiştir. Aritmiyi
tespit için, Deneysel Mod Ayrıştırma ve de Tekil Değerlere Ayrıştırma
kullanıldı. Deneysel Mod Ayrıştırma durağan, doğrusal olmayan serileri analiz
için uygun bir tekniktir ve yerel düzeyindeki salınım sinyallerini kullanır.
Sinyalleri, İç Mod Fonksiyonları adındaki salınım yapılarına ayrıştırır. Tekil
Değerlere Ayrıştırma ise karmaşık veri setlerinin boyutlarını küçültülmede kullanılan
bir cebirsel yöntemdir ve gürültü etkilerini azaltmada kullanılmıştır. Gürültünün
etkisinin azaltılmasından ve uygun öznitelliklerin elde edilmesinden sonra,
Sınıflandırma, Geliştirilmiş Karar Ağaçları kullanılarak yapıldı. Sınıflandırmanın
performansını değerlendirmede doğruluk, duyarlılık ve özgünlük değerleri
hesaplandı.
Elektrokardiyografi (EKG) Deneysel Mod Ayrıştırma Tekil Değerlere Ayrıştırma Geliştirilmiş Karar Ağaçları Aritmi
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Mühendislik |
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 30 Haziran 2019 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2019 Cilt: 9 Sayı: 1 |
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.