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

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid152239en_US
dc.authorid248573en_US
dc.contributor.authorYıldız, Abdulnasır
dc.contributor.authorZan, Hasan
dc.date.accessioned2020-02-11T12:44:04Z
dc.date.available2020-02-11T12:44:04Z
dc.date.issued2019
dc.departmentDicle Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümüen_US
dc.description.abstractBu 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. Anahtar Kelimelen_US
dc.identifier.citationYıldız, A., Zan, H. (2019). Segmantasyon yapmadan patolojik kalp sesi kayıtlarının tespiti için bir örüntü sınıflandırma algoritması. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi. 10(1), 77-91en_US
dc.identifier.doi10.24012/dumf.476437
dc.identifier.endpage91en_US
dc.identifier.issn1309-8640
dc.identifier.issn2146-4391
dc.identifier.issue1en_US
dc.identifier.startpage77en_US
dc.identifier.trdizinid326023
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11468/4431
dc.identifier.urihttps://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/667664
dc.identifier.urihttps://app.trdizin.gov.tr/publication/paper/detail/TXpJMk1ESXpNdz09
dc.identifier.urihttps://search.trdizin.gov.tr/yayin/detay/326023
dc.identifier.volume10en_US
dc.indekslendigikaynakTR-Dizin
dc.institutionauthor0-Belirlenecek
dc.language.isotren_US
dc.publisherDicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesien_US
dc.relation.ispartofDicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi
dc.relation.publicationcategory0-Belirleneceken_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccessen_US
dc.subjectKalp sesien_US
dc.subjectFourier dönüşümüen_US
dc.subjectDVMen_US
dc.subjectkNNen_US
dc.subjectSınıflandırıcı metotları topluluğuen_US
dc.subjectSınıflandırmaen_US
dc.titleSegmantasyon yapmadan patolojik kalp sesi kayıtlarının tespiti için bir örüntü sınıflandırma algoritmasıen_US
dc.titleSegmantasyon yapmadan patolojik kalp sesi kayıtlarının tespiti için bir örüntü sınıflandırma algoritması
dc.typeArticleen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
Segmantasyon yapmadan patolojik kalp sesi kayıtlarının.pdf
Boyut:
1.19 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Makale Dosyası
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
[ X ]
İsim:
license.txt
Boyut:
1.71 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi
TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu