A fuzzy support vector machine approach for ECG analysis

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Boğaziçi Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2010

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: NURİYE ÖZLEM ÖZCAN

Danışman: SADIK FİKRET GÜRGEN

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

EKG, elektrokardiyografinin kısaltmasıdır. Kalpteki elektriksel aktivitenin zamana bağlı değişiminin göstergesidir. Elektrotlar vücutta belli noktalara yerleştirilir. Kalp aktivitesi EKG kağıdına 12 derivasyon olarak aktarılır. Herbir derivasyon farklı bir kesitten alınan aktiviteyi gösterir. Kalbin kan dolaşımının merkezi olması sebebiyle; döngüsündeki bir işlev bozukluğu, büyük bir hasara sebep olabilir veya vücudun başka bir bölgesindeki işlev bozukluğunun göstergesi olabilir. Bu sebeple, kalp aktivitesinin kontrol edilmesi hayati önem taşır. EKG, kullanılan en yaygın tekniktir. Uzmanlar EKG makinesinden çıkan ölçekli kağıt çıktısını kullanarak EKG analizi yaparlar. EKG analizindeki en önemli husus, anormallikleri doğru tespit etmektir.Bu tezde, EKG analizinde bulanık yaklaşım kullanılmıştır. UCI veritabanındaki EKG veriseti kullanılmıştır. Bu veriseti, normal ve anormal EKGlerden oluşur. Tüm anormal EKGler bir sınıf ve normal EKGler bir sınıf oluşturacak şekilde düzenlendi. Sistemin esas amacı; anormallikleri doğru tespit etmektir. En iyi performansı elde edebilmek için birçok bulanık üyelik fonksiyonu denendi. Sistemin çıktısı diğer sınıflandırma yöntemleri ile karşılaştırıldı. Sonuçlar bulanık destek vector makinesinin diğer yöntemlerden daha başarılı olduğunu gösterdi.