Hermite Fonksiyonları, mRMR Yöntemi ve Yapay Sinir Ağları Kullanarak EKG İşaretlerinin Sınıflandırılması

Abstract

Bu çalışmada EKG işaretlerinin sınıflandırılmasında yapay sinir ağları kullanılmıştır. Giriş vektörünün boyutunu azaltmak için elektrokardiyogram işareti öncelikle Hermite fonksiyonları cinsinden ifade edilerek bir katsayı vektörü elde edilmiş, ardından mRMR yöntemi ile katsayı vektörü içerisinden etkili öznitelik grubu seçilmiştir. Sınıflandırıcı başarısını arttırmak için zaman düzleminde bazı öznitelikler türetilmiş ve öznitelik vektörüne eklenmiştir. Son olarak mRMR yöntemi uygulanarak elde edilen farklı uzunluktaki (5, 10, 15 ve 20) öznitelik vektörleri kullanılarak hesaplanan sınıflandırıcı sonuçları ile Hermite fonksiyonlarına göre belirlenen farklı uzunluktaki (5, 10, 15 ve 20) öznitelik vektörleri için bulunan sınıflandırıcı sonuçları kıyaslanmıştır.