Kalp seslerinin yapay sinir ağları ile sınıflandırılması

Abstract

Steteskop ile dinleme hekimlerin normal ve normal dışı seyir gösteren kardiyak sistemleri ayırt etmekte kullandıkları öncelikli bir yöntemdir. Fakat steteskop ile dinleme yönteminin birçok kısıtlaması bulunmaktadır. Hekimin farklı kalp seslerini yorumlayabilmesi duyma becerisine, tecrübe ve hünerine bağlıdır. Özellikle yeni mezun ve stajyer hekimlerde tecrübe ve hüner sıkıntısı yaşanabilmekle birlikte ortam şartlarının uygun olmaması ve hasta uyumsuzluğu da teşhiste eksiklikler oluşturabilmektedir. Yaşanabilecek bu sıkıntılardan dolayı steteskop ile dinleme yani oskültasyon kalp anormalliklerinin incelenmesinde yetersiz kalmaktadır. Kalp seslerini kayıt ve incelemede daha hızlı ve etkili teşhise ihtiyaç duyulmaktadır. Bu gereksinim göz önüne alınarak yapılan bu tez çalışmasında kalp seslerini cep bilgisayarında sınıflandırabilen bir sistem tasarlanmıştır. Tasarlanan bu sistem ile klinik ortamda elektronik steteskop kullanılarak kaydedilen sesler kızılötesi teknoloji yardımıyla cep bilgisayarına aktarılabilmektedir. Daha sonra cep bilgisayarına uygun olarak yazılan program vasıtası ile seçilen bir sesin hem ses grafiği hem de ayrık Fourier dönüşümü grafiği görüntülenmekte ve sınıflandırma işlemi yapılmaktadır. Kurulan bu sistem sonucu hastadan alınan kalp sesleri doğrudan cep bilgisayarı üzerinde sınıflandırılabilecektir. Bu sayede muayene esnasında hekimin teşhisine yardımcı olabilecek sınıflandırma sonucu cep bilgisayarı üzerinden hekime ulaştırılmış olacaktır. Sistem gerçekleştirildikten sonra sınıflandırma sonuçları incelenerek yeterli başarının sağlandığı tespit edilmiştir (%91.6).

Listening with stethoscope is a preferential method that the doctors use in order to differentiate normal cardiac systems from the abnormal ones that come out. On the other hand, listening with stethoscope has a number of constraints. The interpretation of these various heart sounds depends on doctor?s ability of hearing, experience and skill. Especially along with the newly graduate doctors and medical interns who have the constraints of experience and skill, there are other deficiencies in the medical diagnosis, such as inconvenient ambient conditions and patient?s disharmony. Because of the problems that can be faced, listening process with stethoscope, that is auscultation, falls behind in the search of the heart abnormalities. Thus, there is a need for faster and more effective diagnose in the record and the analysis of these heart sounds. In this thesis, the study which we took the requirements into consideration, a system has been designed that is able to classify heart sounds in the pocket computer. With the system designed, the sounds that are recorded using the electronic stethoscope in the clinical atmosphere can be transferred to the pocket computers with the help of infrared technology. Next, via a program that is compatible with the pocket computer, both sound graphic and detached Fourier conversion graphic for a chosen sound can be displayed, and the process of classification can be materialized. Thanks to the system formed the heart sounds taken from the patient can be directly classified by the pocket computer. Thanks to this, the classification result that will help the doctor diagnose in the course of examination will be transmitted to doctor through pocket computer. After the system was materialized, the classification results were examined. Finally, it was determined that satisfactory success has been achieved (91.6%).