Kalpteki fokal ventriküler aritmi kaynağının yerinin tespitinde kümeleme ve sınıflandırma uygulamaları

Abstract

Son dönemde kalpteki ritim bozukluklarının (aritmilerin) ortaya çıkmasında önemli rol oynayan anormal iletim bölgelerinin bulunmasında kateterlere dayalı yöntemler daha çok tercih edilir olmuşlardır. Girişimsel olmayan bir yöntem olan vücut yüzeyi potansiyel haritalama (VYPH) ise araştırma amaçlı bir uygulama olmaktan çıkıp klinikte kendine yer bulmaya çalışmaktadır.Bu tez çalışmasında, fokal (odaksal) ventriküler aritmi kaynaklarının yerinin kateterlere dayalı yöntemlerle veya VYPH ile tespitinde yeni bir yaklaşım ile değişik kümeleme ve sınıflandırma yöntemleri kullanılmıştır. Kalbin yüzeyi, Kohonen özörgütlemeli haritalar ve bulanık C ortalamalı kümeleme kullanılarak, belirli sayıda bölgeye (kümeye) ayrılmıştır. Daha sonra geri yayılım (GYA), olasılıksal sinir ağları (OSA), diskriminant analiz (DA), k en yakın komşu (kNN), destek vektör makineleri (DVM) olarak sıralayabileceğimiz sınıflandırma yaklaşımları kullanılarak aritmi kaynağının kalbin üzerindeki hangi bölge içinde olduğu belirlenmiştir. Çalışmanın birinci kısmında, 13 adet köpek kalbi deneyinden elde edilen aktivasyon zamanı verilerini kullanarak toplardamar içindeki kateterlerden kalbin dış yüzeyindeki (epikart) aritmi kaynağı tespit edilmiştir. İkinci aşamada, Aliev-Panfilov matematiksel modelleme yöntemine dayanan benzetim veri seti üzerinde hem dış hem de iç yüzeydeki (endokart) fokal kaynakların hangi kalp yüzeyinde bulunduğu ve o yüzeyin hangi bölgesinde yer aldığı belirlenmiştir. Üçüncü aşamada, vücut yüzeyi potansiyel haritalarından Karhunen-Loeve dönüşümü, QRS ve QRST integralleri yaklaşımlarıyla elde özellik vektörleri yardımıyla epikardiyal kaynakların yerinin belirlenmesi gerçekleştirilmiştir. Çalışma sonucunda, ventriküler aritmilerin kaynaklarının tespiti için yeni yöntemler geliştirilmiştir ve bu yöntemlerin performans analizleri yapılmıştır.

Catheter-based approaches used in determining the regions of abnormal conduction causing rhythm disturbances on the heart have recently become popular due to their minimal invasive nature. Another noninvasive method, body surface potential mapping (BSPM), strives for staying not only as a research tool but becoming a clinically applicable approach.In this thesis, feasibility and performance of clustering and classification approaches in the localization of the source of focal ventricular arrhythmias using catheter-based or BSMP-based techniques have been investigated. For this purpose, the measurement points on the heart surface have been clustered by Kohonen self organizing maps (SOM) and fuzzy C-means (FCM). Finally, back-propagation, probabilistic neural networks (PNN), discriminant analysis (DA), k nearest neigbor (kNN), support vector machines classification approaches have been studied in determination of the cluster (region of the heart) from which the arrhythmic beat originates. In the first phase of study, outer surface (epicardial) mapping have been performed using a subset of activation times that coming from catheters inside coronary veins. In the second stage, the simulation data set based on Aliev-Panfilov model that was developed for the mathematical modelling of the electrical activity of the heart was used for the determining the source of the arrhythmias on both inner and outer surfaces of the heart. the third stage, the feature vectors have been selected using the Karhunen-Loeve Transform (KLT) and QRS-QRST integral calculations on the body surface potential maps. Then these vectors have been used for determining epicardial sources. As a result of this study, new methods that detect the source of the ventricular arrhythmias have been developed.