FPGA Tabanlı Aritmi Sınıflandırıcı


ÖZDEMİR A. T., DANIŞMAN K., Asyalı M. H.

Biyomedikal Mühendisliği Ulusal Toplantısı BİYOMUT, İzmir, Türkiye, 20 - 24 Mayıs 2009, ss.1-4

  • Yayın Türü: Bildiri / Tam Metin Bildiri
  • Basıldığı Şehir: İzmir
  • Basıldığı Ülke: Türkiye
  • Sayfa Sayıları: ss.1-4
  • Erciyes Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

EKG (Elektro KardiyoGram) kayıtlarının yazılım tabanlı uzman sistemler tarafından yorumlanması 1960’lı yıllara dayanmaktadır. Son 20 yıldır bu konuda birçok teknik üzerine çalışmalar yapılmıştır. Fakat güçlü tahminsel yeteneğine olan inanç sebebiyle, medikal tanı destek sistemi uygulamalarında kullanılan en popüler yöntem YSA (Yapay Sinir Ağları) olmuştur. Literatürde önerilen YSA modelleri, çok karmaşık yazılım tabanlı çözümlerdir ve bunlar gerçek zamanlı çalışmazlar. Bu tür yapıların donanım gerçeklemeleri ise ancak pahalı işlemciler üzerinde yapılabilmektedir. YSA donanım gerçeklemelerini taşınabilir ucuz cihazlar üzerinde oluşturmayı mümkün kılmak için, YSA girişine uygulanan EKG işaretinin özellik sayısı azaltılmalıdır. Bu sayede daha az sayıda bilgi ile daha basit bir mimari oluşturmak mümkün olacaktır. Bu çalışmada YSA’nın öğrenme hatası %5 gibi kabul edilebilir bir seviyede tutularak, TBA (Temel Bileşen Analizi) yöntemi kullanılarak EKG giriş işareti özellik sayısı önemli ölçüde azaltılmıştır. Bu sayede 8x2x1 boyutlu basit bir Matlab YSA modeli FPGA (Alan Programlanabilir Kapı Dizileri) donanımı üzerinde IEE 754 32 bit kayan noktalı nümerik sayı formatı kullanılarak gerçekleştirilmiştir.