Bu çalışmada, kalp mitral kapak Doppler sinyallerinin değerlendirilmesi için örüntü tanıma esaslı bir akıllı tanı sistemi sunulur. Çalışmada özellikle Doppler Ultrason kullanılarak kalp mitral kapağından alınan Doppler sinyallerinin dalga şekillerinden özellik çıkarma ele alınmıştır. Zaman -frekans bölgesinde Doppler sinyallerinden özellik çıkarmak için Dalgacık dönüşümü ve hızlı Fourier dönüşüm metotları kullanıldı. Elde edilen bu özelliklere Dalgacık Entropy metodu uygulandı. Çıkarılan özellikleri sınıflamak için geri yayınım yapay sinir ağı kullanıldı. Geliştirilen sistemin başarımı 105 denek üzerinde denendi. Bu deneklerin 39 tanesi normal, 66 tanesi ise normal değildir. Elde edilen sonuçlara göre, geliştirilen sistem Doppler kalp seslerini ayırmak için oldukça etkilidir. Normal ve normal olmayan denekleri doğru sınıflandırma yüzdesi yaklaşık %94 dir.

In this paper, a new intelligent diagnosis system is presented for interpretation of the Doppler signals of the heart mitral valve diseases based on the pattern recognition. This paper especially deals with the feature extraction from measured Doppler signal waveforms at the heart mitral valve using the Doppler Ultrasound. Wavelet transforms and Fast-Fourier transform methods are used to feature extract from the Doppler signals on the time-frequency domain. Wavelet entropy method is applied to these features. The back-propagation neural network is used to classify the extracted features. The performance of the developed system has been evaluated in 105 samples that contain 39 normal and 66 abnormal subjects. The results showed that this system was effective to detect Doppler heart sounds. The correct classification was about 94% for normal subjects and abnormal subjects.