Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightUygun olan yöntemi belirlemek için işaret/gürültü oranı ölçütü kullanılmıştır.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Elektrokardiyogram (EKG) işareti, kalp atımları esnasında kalp kasları tarafından üretilen ve kalbin elektriksel aktivitesini öğrenmek için vücudun yüzeyine yerleştirilen elektrotlar yardımıyla alınan işaretlerdir. Elde edilen işaretler kuvvetlendirildikten sonra sayısal işaret işleme yöntemleri ile analiz edilebilirler. Analiz sonucunda elde edilen işaretler özellikle kalp hastalıklarının teşhis ve tedavisinde veya kişinin sağlığı açısından belirleyici etkiye sahip olacaktır. Ölçüm sonucunda insan vücudundan elde edilen işaretlerde en az iki işaretin karışmış şekli elde edilecektir. Bu çalışmada anne karnındaki bebeğin EKG’ sinin elde edilmesi için işaret ayrıştırmada kör kaynak ayrıştırma algoritmalarından negatif olmayan matris ayrıştırma yöntemi kullanılmıştır. Kaynak işareti olarak anne EKG, Fetal EKG (bebeğin) ve gürültü işaretlerinin karışımı olan veride işaret ayrıştırma işlemi yapılmıştır. Negatif olmayan matris ayrıştırma algoritmalarından Çarpımsal Güncelleme yöntemi ve Hiyerarşik Değişen En Küçük Kareler yöntemi kullanılarak performans analizleri ile birlikte işlem maliyetleri karşılaştırılmıştır. Uygun olan yöntemi belirlemek için işaret/gürültü oranı ölçütü kullanılmıştır.
Abstract
Electrocardiogram (ECG) sign is the signals produced by the heart muscles during heart beats and taken with the help of electrodes placed on the surface of the body to learn the electrical activity of the heart. After the obtained signals are strengthened, they can be analyzed by digital signal processing methods. The signs obtained as a result of the analysis will have a decisive effect especially in the diagnosis and treatment of heart diseases or in terms of the health of the person. As a result of the measurement, the mixed form of at least two marks in the marks obtained from the human body will be obtained. In this study, non-negative matrix separation method from blind source decomposition algorithms was used in signal decomposition to obtain the ECG of the baby in the mother's womb. As a source sign, the signal decomposition process was performed in the data that was a mixture of maternal ECG, Fetal ECG (baby’s) and noise signals. Performance analysis and transaction costs were compared using the Multiplicative Update method and Hierarchical Least Squares method, which are non-negative matrix decomposition algorithms. Signal / noise ratio criterion was used to determine the appropriate method.