Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Dokuz Eylül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2016
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: İREM HİLAVİN
Danışman: MEHMET KUNTALP
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Atriyal fibrilasyon (AF) hastaları elektrokardiyagram (EKG) kayıtlarına dayanarak kolayca belirlenebilir. Ancak paroksismal atriyal fibrilasyon (PAF) durumunda AF atakları rasgeledir ve genellikle hasta bir sağlık kuruluşuna gitmeden kalp ritmi kendiliğinden normal sinus ritmine geri döner. Bu durum PAF atağı sırasında EKG kaydı almayı çok zorlaştırır. Bu yüzden normal sinus ritminde alınan EKG kayıtlarından PAF hastalığını teşhis edici bir metoda ihtiyaç vardır. Bu tezde, normal sinus ritminde alınan EKG kayıtlarından PAF hastalarını teşhis edici bir sistem önerilmiştir. Gerçek klinik durumu simüle etmek için PAF hastalarının EKG kayıtları herhangi bir AF atağından en azından 45 dakika uzakta alınarak sinyalin herhangi bir AF etkisinden bağımsız olması sağlanmıştır. PAF hastaları ve PAF olmayan kişileri ayırmak için zaman düzlemi, frekans düzlemi ve lineer olmayan kalp hızı değişikliği özniteliklerinin bir kombinasyonu önerilmiştir. Otuzüç öznitelik arasından en ayırıcı olan öznitelikler genetik algoritma ile seçilmiştir. Seçilen özniteliklerin ayırma yeteneği özdüzenleyici haritalar ile görselleştirilmiştir. Çok boyutlu öznitelik uzayında iki grubu daha başarılı ayıran sınıflandırıcıyı bulmak amacıyla farklı sıınıflandırıcılar incelenmiştir. Vektör destek makinesi sınıflandırıcı ile sırasıyla %93, %95, %95 duyarlılık, özgüllük ve doğruluk sonuçları elde edilmiştir. Böylelikle önerilen system ile klinik uygulamalarda PAF hastaları atriyal fibrilasyonsuz 5 dakikalık kayıtlarından teşhis edilebilir.