EKG verilerinin destek vektör regresyon yöntemiyle sıkıştırılması

• Published in: Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi dergisi Vol. 33; no. 2; pp. 743 - 756
• Main Author: KARAL, Ömer
• Format: Journal Article
• Language: English; Turkish
• Published: Gazi Üniversitesi Mühendislik Fakültesi 06.04.2018
• Subjects: Mimarlık ve Tasarım; Mühendislik; Ankara; Türkiye; Elektrokardiyogram; Data compression; Electrocardiogram; Support vector regression; Destek vektör regresyon; Modeling; Veri sıkıştırma; Modelleme
• ISSN: 1300-1884; 1304-4915
• DOI: 10.17341/gazimmfd.416527

Elektrokardiyogram (EKG), kalpteki kulakçık ve karıncıkların kasılma ve gevşeme evrelerinde oluşan elektriksel aktivitenin grafiksel bir gösterim şeklidir. Kalp hastalıklarının teşhisinde ve analizinde çok önemli bir role sahiptir. Kalp hastalıklarının önceden etkin bir şekilde tespiti ve teşhisi için, EKG sinyalleri sürekli kaydedilir. Bununla birlikte, uzun izleme dönemleri, EKG verilerinin depolanmasını ve iletimini zorlaştıracak şekilde büyük miktarda veri üretir. Dahası, bu kayıtlar çevre nedeniyle gürültüye maruz kalabilir. Bu nedenlerden dolayı, gürültülü bir ortamda bile etkin sonuçlar verebilecek bir EKG veri sıkıştırma algoritmasına ihtiyaç vardır. Bu çalışma, EKG sinyallerinin sıkıştırılması için Destek Vektör Regresyon (DVR) tabanlı yeni bir yöntem önerir. Dönüşüm tabanlı bir yöntem olan DVR, doğruluğu kanıtlanabilir bir algoritmaya dayandığı için, EKG verilerinin en uygun (optimal) bir biçimde sıkıştırılabilmesine imkan verir. Dönüşüm tabanlı yöntemlerde, dönüşümü sağlayan ve doğrusal olmayan taban fonksiyonlarının sayısını, şeklini ve yerini belirlemek çok önemlidir. Önerilen yöntem, DVR optimizasyon algoritması sayesinde söz konusu taban fonksiyonlarının sayısını, şeklini ve yerini hem en uygun hem de hızlı bir şekilde otomatik olarak belirler. Bilgisayar simülasyon sonuçları, önerilen tekniğin geçerliliğini ve uygulanabilirliğini göstermektedir.