ECG Classification with Emprical Mode Decomposition Denoised by Wavelet Transform


KARAASLAN Ö. F. , BİLGİN G.

22nd IEEE Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), Trabzon, Türkiye, 23 - 25 Nisan 2014, ss.694-697

Atıf İçin Kopyala
  • Doi Numarası: 10.1109/siu.2014.6830324
  • Basıldığı Şehir: Trabzon
  • Basıldığı Ülke: Türkiye
  • Sayfa Sayısı: ss.694-697

Özet

EKG işaretlerinden yararlanarak kalp aritmilerinin ve hastalıklarının belirlenmesi, teşhis ve tedavi aşamasında doktorlara büyük kolaylıklar sağlamaktadır. Bu çalışmada durağan ve doğrusal olmayan EKG işaretlerinin sınıflandırma başarımın arttırılması amacıyla, klasik işaret ayrıştırma yöntemlerinden farklı olarak özel bir şart gerektirmeyen görgül kip ayrışımı (GKA) yöntemi kullanılmıştır. GKA işlemi sonrası elde edilen içkin kip fonksiyonlarına (İKF) da gürültü giderme işlemi aşamasında dalgacık dönüşümü uygulanarak gerekli olan ayrıştırıcılığı arttırılmış öznitelikler çıkarılmıştır. Elde edilen öznitelikler ise çekirdek tabanlı güçlü bir sınıflandırıcı olan destek vektör makineleri (DVM) kullanılarak sınıflandırılmıştır. Önerilen yöntemin değerlendirme aşamasında ise MIT-BIH tıbbi veri tabanından elde edilen St. Petersburg aritmi ve ST-T European veri kümeleri kullanılmış ve önerilen yöntemle birlikte sınıflandırma başarımının arttığı gözlenmiştir.