PAF hastası olan ve olmayan kişilerin normal sinüs ritm EKG kayıtlarından elde edilen KHD verilerinin yeni bir topluluk metodu kullanarak kümelenmesi

Atriyal fibrilasyon (AF) atriyumun kanı ventriküle tamamen itemediği en yaygın hastalıklardan biridir ve bu nedenle ciddi sağlık sorunlarına katkıda bulunabilecek pıhtı oluşumu meydana gelebilir. Çoğu durumda, AF kısa episodlarla başlar ve zamanla ilerleme kaydedip gelişir. Hasta sayısının hızlanarak artması ile birlikte, belirli kriterler hastalığın seyrini belirlemek ve gerekli tedaviye başlatmak için kullanılmıştır. Paroksismal AF, atakların dakikalar, saatler bazen de günlerce sürebileceği ve kendiliğinden sona ereceği bir AF türüdür. PAF durumu devam ederse, Persistent AF'ye dönüşecektir. Bu nedenle, PAF hastalarını belirlemek ve onlara göre uygun tedavi uygulamak çok önemlidir. Hastaların aritmi sırasındaki EKG'sini kaydetmek suretiyle bu hastalığın belirlenmesi çok kolaydır. Ancak, PAF episodları genelde kısa sürdüğünden tam aritmik olay sırasında hastanın EKG'sini kaydedebilmek çok zordur. Bu nedenle, aritmik olmayan zaman aralıklarında alınan EKG kayıtlarına dayanarak PAF hastalarını saptayabilecek bir sistem çok yararlı olacaktır. Bu çalışmanın amacı, PAF hastası olan ve olmayan kişilerin aritmi içermeyen EKG kayıtlarından elde edilen verilerin yapısını analiz etmektir. Diğer bir deyişle, iki veri tipinin ayrılabilirliği araştırılacaktır. Bu amaca yönelik olarak, PAF hastası ve PAF hastası olmayan kişilerin aritmi bulunmayan EKG kayıtlarından elde edilen HRV endekslerini içeren veri tabanının, en ünlü iki öğreticisiz sınıflandırma yöntemi olan K-Means ve Bulanık C-Means algoritmalarını kullanarak kümelenmesi baz alınmıştır. Elde edilen sonuçlar, iki sınıf arasında önemli bir örtüşme bulunduğunu ve bu nedenle iyi bir sınıflandırıcıya ihtiyaç olduğunu göstermektedir.