Aşırı öğrenme makınesı kullanan kalp ses tanıma

Elektrokardiyogram veya EKG, kalplerinde anormal aktivitesi olan hastaların değerlendirilmesinde önemli rol oynar ve kalp hastalığının araştırılmasında kullanılır EKG sinyalileri normal ve anormal sinyaller olarak sınıflandırılabilir. Bu makalede, EKG sinyallerinin sınıflandırılması Extreme Learning Machine (ELM) kullanılmış olup, ELM modelinin girişi olarak elektrokardiyogram (EKG) veri setinden bir özellik vektörü çıkarılarak kullanılmıştır. Ayrıca, EKG sinyallerine eklenen beyaz gauss gürültüsü dalgacık filtresi yöntemi ile çıkarılmış ve elde edilen sonuçlar diğer yöntemlerle karşılaştırılmıştır. Deneysel çalışmada, ELM tabanlı sınıflandırıcımızın eğitimi ve testi için, 8 normal EKG kaydı ve 26 anormal EKG kaydını kullanıldı. Sonuç olarak, önerilen yaklaşım EKG kalp atışlarını sınıflandırmak için uygun bir doğruluk sağlamış ve telekardiyoloji hizmetlerinde kardiyologlara yardımcı olmak için kullanılabilir. Simülasyon sonuçları algoritmamızın sınıflandırma doğruluğunun % 90.91 olduğunu göstermektedir. Anahtar Kelimeler: Elektrokardiyogram (EKG), Özellik Vektörü, Sinyalleri Sınıflandırması, Beyaz Gauss Gürültüsü, Dalgacık Filtresi