Sol ventril hipertrofi hastalığının teşhisi için yeni bir bulanık kural tabanlı sistem

Abstract

Elektrokardiyogram (EKG) sinyali, insan kalbinin performansını bir elektrik sinyali olarak yansıtır. Uzun bir süre boyunca EKG kayıtları, kalp hızı değişkenliğinin etkin şekilde ölçümü için kullanıldı. Oluşturulan EKG verilerinin çok büyük olması ve insan gücüyle açıklanması hatalı analiz sonuçlarına yol açabilmektedir. Literatürde kalp hastalıklarının tanısı için çok az sayıda bilgisayar tabanlı teknik önerildiği bilinmektedir. Bu tez ile birlikte, sol ventriküler hipertrofi (SVH) adı verilen yüksek riskli bir kalp hastalığının, doğru bir şekilde tanısını ortaya koymak amacıyla yeni ve sağlıklı yöntem önerilmiştir. Bu yöntem, SVH kalp hastalığı için önerilen tanı kriterlerine dayalı bir tanılama kullanmaktadır. Konvansiyonel SVH tanı kriterlerinin aksine, önerilen kriterdeki karar, üç mantıksal ifade ile hesaplanmaktadır. Bunların ikisi klasik kriterlerin bir kombinasyonu ile belirlenirken, üçüncüsü ise sekiz EKG voltajı ile elde edilmekte ve her cinsiyet için iki farklı seviye almaktadır. Bu ifadeler, bulanık çıkarım sisteminin önerilen tasarımı içindeki üyelik fonksiyonlarıyla temsil edilmektedir. Önerilen tanı sistemi, doğrulama sonuçları skorunun duyarlılık, özgüllük ve doğruluk bakımından yüksek bir orana sahip olduğu yirmi beş EKG kaydı ile doğrulanmıştır. Geleneksel tanı kriterleri ile karşılaştırıldığında daha yüksek bir başarı elde edildiği deneysel olarak gözlemlenmiştir.

The Electrocardiogram (EKG) signal reflects the performance of the human heart as an electrical signal. For a long time, EKG recordings were performed to get an effective measure of heart rate variability. The generated EKG data is huge and the probability of wrong analysis or misreading by manual annotation is increased. However, very few computerized based techniques have been proposed in the literature for diagnosing cardiac diseases. In this thesis, a new robust intelligent system has been proposed to perform an accurate diagnosis of a high-risk cardiac disease named left ventricular hypertrophy (LVH). The proposed approach is a diagnostic system for LVH cardiac disease based on the proposed diagnostic criterion. In contrast to the conventional LVH diagnostic criteria, the decision in the proposed criterion is computed by three logical expressions; two of which are determined by a combination of classic criteria, whereas the third is obtained by eight EKG voltages and takes two different levels for each gender. These expressions are represented by the membership functions in the proposed design of the fuzzy system. The proposed diagnosing system is validated by twenty-five EKG records, in which the validation results score were perfect (100%) in terms of sensitivity, specificity, and accuracy, while the best-diagnosing accuracy achieved by traditional diagnostic criteria does not exceed 90%.