Machine learning for abnormalities of the heart rhythm classification
2021
0 views
0 downloads
Advisor: Prof. Dr. Sefer Kurnaz
Abstract (TR)
Yapay Sinir Ağları (YSA), beyindeki biyolojik sinir bağlantılarından ilham alır. YSA'larda biyolojik nöronlar, ilk olarak 1958'de Rosenblatt tarafından tanımlanan yapay nöronlar (algılayıcılar) ile değiştirilir. Kalp ritmindeki anormallikler (aritmi) toplumda en sık görülen sağlık sorunları arasındadır. İyi huylu çarpıntılardan kalp fonksiyonlarının tamamen kaybolmasına ve ölüme kadar şiddet dereceleri değişir. Elektrokardiyogram sinyali, kalbin elektriksel aktivitesinin bir kaydıdır. Deri üzerindeki elektrotlar, kalp kası depolarizasyonunun ve ardından gelen repolarizasyonun neden olduğu küçük voltaj değişikliklerini tespit eder. İki elektrot, aralarındaki elektrik potansiyelini ölçebilir. Bu elektrot çiftine EKG ucu denir. Her kurşun, kalbin elektriksel aktivitesine farklı bir bakış açısı sağlar. Klinik olarak en çok kullanılan kurşun oluşumu, on elektrottan 12 kurşundur. Bu çalışma, uzaktan izleme cihazlarında sıklıkla kullanılan 1 uçlu (iki elektrotlu) EKG'ye odaklanmaktadır.
Author
Dr. Fıras Hamad Ahmed
How to Cite
Fıras Hamad Ahmed (Yüksek Lisans Tezi). Machine learning for abnormalities of the heart rhythm classification, 2021, Altınbaş University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Altınbaş University
- Promoting social resilience cohesion in Mahmutbey, Istanbul(2025)
- Ebeveynlerin, çocuk ağız bakım ürün seçimlerini etkileyen faktörlerin ve bu ürünlere olan tutumlarının değerlendirilmesi(2023)
- Effect of polyurea coating on the mechanical properties of aluminum foam and additive manufactured specimens(2021)
- Osmanlı'da enter-nasyonalizm ve sosyalist bir işçi örgütü: Selanik sosyalist işçi federasyonu (1908 – 1914)(2019)
- Symmetry-based multi-objective AI/ML driven optimization framework for sustainable building performance(2026)
- Müzik ve aromaterapinin çocuklarda dental anksiyete ve korku üzerine etkisi(2024)
