12 derivasyonlu ekg işaretleri kullanarak miyokard enfarktüsün yapay zekâ yöntemleri ile tespit edilmesi

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, BİYOMEDİKAL MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2025

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: MERVE İNCE

Danışman: Fatma Latifoğlu

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Miyokard enfarktüs, dünya çapında ölüme en çok sebep olan dolaşım sistemi hastalıklarından biridir. Kalbin yeterince kan almaması veya kan akışının kesilmesi sonucu olarak ortaya çıkmaktadır. Miyokard enfarktüs 'ün erken teşhisi için elektrokardiyografi sinyallerinin incelenmesi oldukça önemlidir. Bu çalışmada, 12 derivasyonlu elektrokardiyografi sinyallerini kullanarak miyokard enfarktüs 'ün farklı durumlarını (NSTEMI, STEMI) sağlıklı kontrol grubu ile sınıflandırmak için özellik çıkarma ve makine öğrenimi algoritmalarının kullanımını içeren bir yaklaşım ortaya konmuştur. Önerilen yöntemde, 12 kanallı elektrokardiyografi sinyallerine uygulanan ön işlemlerden sonra ampirik dalgacık dönüşümü ile elde edilen alt bant sinyallerinden elde edilen öznitelikler kullanılarak SAĞLIKLI-NSTEMI, SAĞLIKLI-STEMI, SAĞLIKLI-NSTEMI-STEMI ve NSTEMI-STEMI durumlarına göre sınıflandırmalar gerçekleştirilmiştir. Sınıflandırma işlemi için yapay sinir ağları, k-en yakın komşu algoritması, destek vektör makineleri kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre NORMAL-STEMI grubunun 5 kat çapraz doğrulama gerçekleştirilerek en yüksek performansla yapay sinir ağları kullanılarak sınıflandırma başarısı 0.996 doğruluk değeri hesaplanmıştır. Anahtar Kelimeler: Miyokard Enfarktüs, Elektrokardiyografi, Ampirik Dalgacık Dönüşümü, Yapay Sinir Ağları, K-En Yakın Komşu Algoritması, Destek Vektör Makineleri