Open Access

Standart ve Geliştirilen Klonal Seçim Algoritması Kullanılarak Aritmilerin Sınıflandırılması

Ziynet  Pamuk  1*
1Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi , Zonguldak, Türkiye  
* Corresponding author: ziynet.pamuk@beun.edu.tr

Presented at the 3rd International Symposium on Innovative Approaches in Scientific Studies (Engineering and Natural Sciences) (ISAS2019-ENS), Ankara, Turkey, Apr 19, 2019

SETSCI Conference Proceedings, 2019, 4, Page (s): 301-305

Published Date: 01 June 2019

Bu çalışmada Yapay Bağışıklık Sistemine(YBS) dayalı Klonal Seçim Algoritması'nın (KSA) Matlab ortamında yazılımı gerçekleştirilmiştir. Ayrıca KSA'na koşul tabanlı bir yapı eklenerek geliştirilmiştir. Geliştirilen Koşul-Tabanlı Klonal Seçim Algoritması (KT-KSA) ve standart KSA aritmi teşhisinde kullanılmıştır. Aritmiler APC, LBBB, RBBB, SVTA ve normal vuru olarak Physionet veri tabanından elde edilmiştir. Öznitelik çıkarmak için Pan-Topmkins algoritması kullanılmış ve vurulara ait şekilsel öznitelikleri olan QRS alanı, QRS genişliği, QRS genliği ve RR aralıkları hesaplanmıştır. Öznitelikler sisteme giriş verisi olarak verilip KSA ve KT-KSA ile eğitim işlemi gerçekleştirilmiş ve sınıflandırma kNN kullanılarak yapılmıştır. Sonuç olarak KT-KSA’nın %90,98 hassasiyet ile KSA’nın ise %80,84 hassasiyet ile aritmileri sınıflandırdığı tespit edilmiştir. Koşul tabanlı sistemin KSA’yı güçlendirdiği ortaya konulmuştur.

Keywords - Aritmi, Yapay Bağışıklık Sistemi, Klonal Seçim Algoritması

[1] C.D. Mathers, D. Loncar, “Projections of Global Mortality and Burden of Disease from 2002 to 2030”, PLoS Medicine cilt 3, s. 442, Kasım 2006.

[2] Z. Pamuk. “Yapay Bağışıklık Sistemine Dayalı Yeni Bir Aritmi Sınıflama Tekniği”, Doktora Tezi. Haziran 2014.

[3] Al-Fahoum, A.S., Howitt, I. Combined wavelet transformation and radial basis neural networks for classifying life-threatening cardiac arrhythmias, Med. Biol. Eng. Comput., 37, 566–573, 1999.

[4] Z. Dokur, T. Ölmez, ECG beat classification by o novel hybrid neural network, Computer Methods & Programs in Biomedicine, 66, pp. 167-181, 2001.

[5] S. Osowski, T.H. Linh, ECG beat recognition using fuzzy hybrid neural network, IEEE Trans. Biomed. Eng.,48, 1265–1271, 2001.

[6] O. Engin, A. Döyen, Artificial immune systems and applications in endustrial problems, G.U. Journal of Science 17(1): 71-84, 2004.

[7] R. Besrour, Z Lachiri., Ellouze N., ECG beat classifier using support vector machine, in: Proceedings of the Third International Conference on Information and Communication Technologies: From Theory to Applications, ICTTA, 1–5, 2008.

[8] M. Bereta, T. Burczynski, Comparing binary and real-valued coding in hybrid immune algorithm for feature selection and classification of ECG signals, Engineering Applications of Artificial Intelligence 20,571–585, 2007.

[9] H Güler, E.D Übeyli., "ECG beat classifier designed by combined neural network model," Pattern Recognition, 38, Issue 2, pages 199-208, 2005.

[10] S Zeybekoğlu,., Classification Of ECG Arryhtmia Beats With Artifical Neural Networks, Yüksek Lisans Tezi, Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği, Yıldız Teknik Üniversitesi. İstanbul, 2005.

[11] S.Z Mahmoodabadi, A. Ahmadian, M.D. Abolhasani, J.H Bidgoli, ECG feature extraction based on multiresolution wavelet transform, Proceedings of the 2005 IEEE Engineering in Medicine and Biology 27th Annual Conference Shanghai, China, September 1-4, 2005.

[12] M. Javadi, S.A. Arani, A Sajedin, , R Ebrahimpour, Classification of ECG arrhythmia by a modular neural network based on Mixture of Experts and Negatively Correlated Learning, Biomedical Signal Processing and Control 8, 289– 296, 2013.

[13] Z. Pamuk, M.R Bozkurt, “Aritmi Teşhisinde Öznitelik Seçimin Önemi ve Sınıflandırmaya Etkisi” 4.th. International Symposium on Multidisciplinary Studies (ISMS) Paris.France.27-28 Nisan 2018.

[14] Goldberger Al, Amaral Lan, Glass L, Hausdorff JM, Ivanov PCH, Mark RG, Mıetus JE, Moody GB, Peng C-K, Stanley HE., PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet: Components of a New Research Resource for Complex Physiologic Signals. Circulation 101(23):e215-e220, 2000.

[15] G.B. Moody, R.G. Mark, The impact of the MIT-BIH Arrhythmia Database. IEEE Eng in Med and Biol 20(3):45-50, 2001.

[16] P. Jiapu, W. J. Tompkins, A real-time QRS detection algorithm, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 32, 3,1985.

[17] N. Debbabi, S. El Asmı, H. Arfa, Correction of ECG baseline wander application to the Pan & Tompkins QRS detection algorithm, 5th International Symposium on I/V Communications and Mobile Networks, ISIVC 2010, 1-4, 2010.

[18] B.Gümüş, S. Yazgı, Yapay Sinir Ağı Kullanılarak Elektrokardiyogram Sinyallerinde Otomatik Kardiyak Aritmi Tespiti, ELECO, 2008.

[19] J. Timmis, A. Hone, T. Stibor, E. Clark., Theoretical advances in artificial immune systems, Theoretical Computer Science 403, 11–32, 2008.

[20] L.N. De Castro, J. Timmis, Artificial Immune Systems: A New Computational Intelligence Approach.Springer, London, 2002.

[21] K. Polat, Özellik seçme ile yapay bağışıklık tanıma sistemi kullanılarak medikal teşhise gidiş, Selçuk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 2004.

[22] L.N. De Castro, Artificial immune systems: Theory and applications, SBRN, 2000.

[23] A.S. Al-Fahoum, I. Howitt. Combined wavelet transformation and radial basis neural networks for classifying life-threatening cardiac arrhythmias, Med. Biol. Eng. Comput., 37, 566–573, 1999.

[24] Y. Wang, Y.S. Zhu, N.V Thakor, Y.H Xu, A short-time multifractal approach for arrhythmia detection based on fuzzy neural network, IEEE Trans. Biomed. Eng., 48, 989–995, 2001.

[25] S. Weinstein, , N.A. Obuchowski., M. L. Lieber, Fundamentals of Clinical Research for Radiologists, American Journal of Roentgenology, 184, 14 -19. 2005.

0
Citations (Crossref)
269
Total Views
17
Total Downloads

Licence Creative Commons This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License 4.0, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.
SETSCI 2025
info@set-science.com
Copyright © 2025 SETECH
Tokat Technology Development Zone Gaziosmanpaşa University Taşlıçiftlik Campus, 60240 TOKAT-TÜRKİYE