Ateş Böceği Algoritmasını Kullanarak Kardiyak Aritmi Teşhisi

Elektrokardiyografik sinyallerdeki aritmileri otomatik olarak teşhis etmek ve kalp atım tipini sınıflandırma için yeni yöntemler geliştirilmektedir. Bu çalışmada, veri kümelemesi için Ateş böceği(AB) ve Bulanık C-Ortalama (BCO) algoritmalarını kullanarak K-En Yakın Komşuluk (K-EYK) yöntemiyle EKG aritmilerinin sınıflandırmasını gerçekleştirdik. Ateş böceği algoritmasının sonuçları, Bulanık C-Ortalama algoritması başarı sonuçları ile karşılaştırılmıştır. EKG verileri MITBIH veri tabanından elde edilmiştir. Ateş böceği  ve Bulanık C-Ortalama algoritmalarını kullanarak, sınıflandırma doğruluk oranı sırasıyla %99,47 ve %99,54 olarak bulunmuştur. 

___

  • Bezdek, J. C. (1981). Objective Function Clustering. In Pattern recognition with fuzzy objective function algorithms (pp. 43-93). Springer, Boston, MA.
  • Chen, S., Hua, W., Li, Z., Li, J., & Gao, X. (2017). Heartbeat classification using projected and dynamic features of ECG signal. Biomedical Signal Processing and Control, 31, 165-173.
  • De Albuquerque, V. H. C., Nunes, T. M., Pereira, D. R., Luz, E. J. D. S., Menotti, D., Papa, J. P., & Tavares, J. M. R. (2018). Robust automated cardiac arrhythmia detection in ECG beat signals. Neural Computing and Applications, 29(3), 679-693.
  • De Falco, I., Della Cioppa, A., & Tarantino, E. (2007). Facing classification problems with particle swarm optimization. Applied Soft Computing, 7(3), 652-658.
  • Dilmac, S., & Korurek, M. (2015). ECG heart beat classification method based on modified ABC algorithm. Applied Soft Computing, 36, 641-655.
  • Doğan, B., & Korürek, M. (2012). A new ECG beat clustering method based on kernelized fuzzy c-means and hybrid ant colony optimization for continuous domains. Applied Soft Computing, 12(11), 3442-3451.
  • Dorigo, M., & Stützle, T. (2004). Ant colony optimization. MIT Press, USA.
  • Elhaj, F. A., Salim, N., Harris, A. R., Swee, T. T., & Ahmed, T. (2016). Arrhythmia recognition and classification using combined linear and nonlinear features of ECG signals. Computer methods and programs in biomedicine, 127, 52-63.
  • Jain, A. K. (2010). Data clustering: 50 years beyond K-means. Pattern recognition letters, 31(8), 651-666.Jung, W. H., & Lee, S. G. (2017). An Arrhythmia Classification Method in Utilizing the Weighted KNN and the Fitness Rule. IRBM, 38(3), 138-148.
  • Karaboga, D., & Ozturk, C. (2011). A novel clustering approach: Artificial Bee Colony (ABC) algorithm. Applied soft computing, 11(1), 652-657.
  • Karlιk, B., Koçyiğit, Y., & Korürek, M. (2009). Differentiating types of muscle movements using a wavelet based fuzzy clustering neural network. Expert Systems, 26(1), 49-59.
  • Koçyiğit, Y. (2016). Heart sound signal classification using fast independent component analysis. Turkish Journal of Electrical Engineering & Computer Sciences, 24(4), 2949-2960.
  • Korürek, M., & Nizam, A. (2008). A new arrhythmia clustering technique based on Ant Colony Optimization. Journal of Biomedical Informatics, 41(6), 874-881.
  • Korürek, M., & Nizam, A. (2010). Clustering MIT–BIH arrhythmias with Ant Colony Optimization using time domain and PCA compressed wavelet coefficients. Digital Signal Processing, 20(4), 1050-1060.
  • Kutlu, Y., & Kuntalp, D. (2011). A multi-stage automatic arrhythmia recognition and classification system. Computers in Biology and Medicine, 41(1), 37-45.
  • Li, H., Yuan, D., Ma, X., Cui, D., & Cao, L. (2017). Genetic algorithm for the optimization of features and neural networks in ECG signals classification. Scientific reports, 7, 41011
  • Martis, R. J., Acharya, U. R., Lim, C. M., Mandana, K. M., Ray, A. K., & Chakraborty, C. (2013). Application of higher order cumulant features for cardiac health diagnosis using ECG signals. International journal of neural systems, 23(04), 1350014.
  • Moody, G. B., & Mark, R. (1992). MIT-BIH arrhythmia database directory. MITBIH Database Distribution, Harvard–MIT Division of Health Sciences and Technology, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, Massachusetts, USA. Available on the World Wide Web at:(http://www. physionet. org/physiobank/database/html/mitdbdir/mitdbdir. htm)(last date visited: Jul. 23, 2008).
  • Selim, S. Z., & Ismail, M. A. (1984). K-means-type algorithms: A generalized convergence theorem and characterization of local optimality. IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence, (1), 81-87.
  • Senthilnath, J., Omkar, S. N., & Mani, V. (2011). Clustering using firefly algorithm: performance study. Swarm and Evolutionary Computation, 1(3), 164-171.
  • Suganya, R., & Shanthi, R. (2012). Fuzzy c-means algorithm-a review. International Journal of Scientific and Research Publications, 2(11), 1.
  • Yan, X., Zhu, Y., Zou, W., & Wang, L. (2012). A new approach for data clustering using hybrid artificial bee colony algorithm. Neurocomputing, 97, 241-250.
  • Yang, X. S. (2010). Nature-inspired metaheuristic algorithms. Luniver press.
  • Yeh, Y. C., Chiou, C. W., & Lin, H. J. (2012). Analyzing ECG for cardiac arrhythmia using cluster analysis. Expert Systems with Applications, 39(1), 1000-1010.
  • Zhang, C., Ouyang, D., & Ning, J. (2010). An artificial bee colony approach for clustering. Expert Systems with Applications, 37(7), 4761-4767.
  • Zhang, J., & Shen, L. (2014). An improved fuzzy c-means clustering algorithm based on shadowed sets and PSO. Computational intelligence and neuroscience, 2014, 22.
Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi-Cover
  • Başlangıç: 1998
  • Yayıncı: Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi
Sayıdaki Diğer Makaleler

Göknar (Abies bornmülleriana Mattf.) Ahşabının Yüzey Pürüzlülüğü Üzerine Zımparalama ve Kesiş Yönünün Etkisi

FERHAT ÖZDEMİR, Eda DALGIÇ, Hamit ÖZYURT, Doğu RAMAZANOĞLU, Ahmet TUTUŞ

Bor ve Flor Katkılanmış ZnO İnce Filmlerinde K tabakası Flüoresans Verimlerinin XRF Tekniği ile Ölçülmesi

Ömer SÖĞÜT, Gökhan APAYDIN, Erhan CENGİZ, Süleyman KERLİ

Ev Tozunda Bulunan Ağır Metallerin İnsan Sindirim Sisteminin Değişik Basamaklarında Biyolojik Olarak Alınabilirliği

Hatice Kübra AKDOĞAN GÜL, Aşkın BİRGÜL, Perihan Binnur KURT KARAKUŞ

Güneş Panellerinde Hibrit ve YSA Tabanlı Algoritmalar ile Güç Takibi

Ayhan ÖZDEMİR, Okan GÜNGÖR

EtherCAT Protokolü ve EtherCAT Donanımları ile Programlama

Ahmet BEKERECİ, Özgen KORKMAZ

Azot gideriminde kullanılan biyo reaktörlerde heterotrofik, ototrofik ve miksotrofik proseslerin değerlendirilmesi

Ziya AĞIL, Vildan AKGÜL, Ahmet DUYAR, Kevser CIRIK

İnsan Adımı Yörünge Eğrilerinin 2R Manipülatör Kullanarak Elde Edilmesi

Murat ÇATALKAYA, Orhan Erdal AKAY

Graphene Katkılı Sıvılaştırılmış Fındık Kabuğu Polyvinyl pyrrolidone (PVP) Nanoyüzeylerin Elektrospinning Tekniği İle Elde Edilmesi Ve Karakterizasyonu

Mustafa YAZICI, Ömer ÖNAL, Oğuzhan KONUŞ

Diklofenak İlaç Kalıntısının UV ve UV/ H2O2 Yöntemleri ile Gideriminin Karşılaştırılması

Sevde ÜSTÜN ODABAŞI, Bareera MARYAM, Hanife BÜYÜKGÜNGÖR

Buğday Tipi Sınıflandırma için Yapay Sinir Ağı Uygulaması: Yeni Bir Yapay Zeka Eğitimi Yazılımı

Müslüm ÖZTÜRK, Turan PAKSOY