Yazar "Yücelbaş, Şule" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 1 / 1
  • Küçük Resim
    Öğe
    Hibrit sınıflayıcılar kullanarak kalpteki ritim bozukluklarının teşhisi
    (Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2013-08-15) Yücelbaş, Şule; Tezel, Gülay
    Bu tez çalışmasında, Matlab çalışma ortamında MIT-BIH aritmi veri tabanından alınan elektrokardiyografi (EKG) verilerinden gerekli özelliklerin çıkarılarak yapay sinir ağları (YSA), yapay bağışıklık sistemleri (YBS), yapay bağışıklık sistemi tabanlı yapay sinir ağı (YBS-YSA) ve parçacık sürü optimizasyonu tabanlı yapay sinir ağı (PSO-YSA) sınıflayıcı sistemlerine verilmesi sonucunda kalpteki bazı ritim bozukluklarının tespit edilmesine çalışılmıştır. Buradaki asıl amaç YBS-YSA ve PSO-YSA hibrit sınıflayıcı sistemlerinin, YSA ve YBS gibi köklü iki sınıflayıcı karşısında performanslarının değerlendirilmesidir. Bu amaç doğrultusunda alınan normal sinüs ritmi (NSR), atrial premature kasılması (APC), sinüs aritmisi (SA), ventriküler trigemini (VTI), ventriküler taşikardi (VTK) ve atrial fibrilasyon (AF) verilerinin her birinin R-R aralıkları bulunmuştur. Daha sonra bu veriler ikili gruplar şeklinde (NSR-APC, NSR-SA, NSR-VTI, NSR-VTK ve NSR-AF) birleştirilerek oluşturulan bu ikili data gruplarının her birine ayrık dalgacık dönüşümü uygulanmış ve gerekli veri indirgemesi gerçekleştirildikten sonra her birinden 9 ile 27 özellikli iki farklı veri seti oluşturulmuştur. Sonrasında ise bu gruptaki veriler rastgele karıştırılıp k-fold çapraz doğrulama yöntemi uygulanarak eğitim ve test verileri elde edilmiştir. Oluşturulan bu eğitim ve test verileri sınıflayıcılara verilerek eğitim ve test doğruluk oranları ile eğitme süreleri kendi aralarında kıyaslanmıştır. Sonuç olarak, YBS-YSA ve PSO-YSA hibrit sınıflama sistemlerinin performanslarının YSA sisteminin sınıflama performansına yakın hatta bazı veri setleri için YSA sistemi ile aynı sonuçları elde ettikleri görülmüştür. YBS sistemi ile kıyaslandıklarında ise genel olarak bu iki hibrit sistemin çok daha iyi sonuçlar verdiği saptanmıştır. Bununla birlikte kullanılan sistemler eğitme süreleri açısından değerlendirildiğinde, YSA sisteminin diğer sistemlere nazaran çok daha kısa bir sürede eğitimini tamamladığı görülmüştür. Eğitme süresi açısından YSA sistemini sırasıyla PSO-YSA, YBS-YSA ve YBS sistemleri izlemiştir. Ayrıca verilerden çıkarılan özelliklerin verileri en iyi şekilde ifade edebildiği ölçüde sonuçların iyi çıkabileceği gözlenmiştir.