Kardiyovasküler hastalıkların teşhisine yönelik kalp seslerinin sınıflandırılması
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Marmara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Mekatronik Mühendisliği Anabilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: ELİF ÇİÇEK
Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Hüseyin Yüce
Eş Danışman: Alper Kepez
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Kalp hastalıkları, dünya genelinde önemli bir sağlık sorunudur ve yılda milyonlarca insanın ölümüne neden olmaktadır. Önümüzdeki yıllarda bu sayının daha da artması beklenmektedir. Bu nedenle, erken teşhis ve doğru tanı, hayati öneme sahiptir. Kalp sesi, kalp sağlığı hakkında değerli bilgiler içeren önemli bir işarettir. Normal kalp sesleri, kalp kapakçıklarının açılıp kapanması ile oluşur ve kalp döngüsü boyunca "lub-dub" şeklinde duyulur. Üfürümler, kardiyovasküler sistemin düzensiz kan akışından kaynaklanan titreşimlerdir ve hastalığın tanısında önemli bir rol oynarlar. Bu seslerin değerlendirilmesi için stetoskop ve diğer cihazlar kullanılırken, yapay zekâ tekniklerinin de katkısı önemli hale gelmektedir. Son araştırmalar, fonokardiyogram sinyallerinin özniteliklerinin çıkarılması ve derin öğrenme yöntemleri olan RNN ve CNN ile sınıflandırılmasının yüksek doğruluk sağlayabileceğini göstermektedir. Bu çalışmada kalp seslerinin Kesirli Fourier Dönüşümünün zaman-frekans özeliği kullanılarak MFCC ile özellikleri çıkartılmıştır. Seslerin işlenmesinde MFCC literatürde sıkça kullanılan ve başarılan olan yöntemdir. Sonrasında bir boyutlu CNN ve RNN modelleriyle sınıflandırılmıştır. Kalp seslerinin sınıflandırılması, özellikle kırsal bölgelerde ekokardiyografiye erişimin sınırlı olduğu durumlarda kullanışlı olabilir ve doktorların kalp hastalıklarını teşhis etme sürecini kolaylaştırabilir. Standartlaştırılmış ve kolay ulaşılabilir otomatik oskültasyon cihazları, klinikte büyük bir fayda sağlayabilir ve kalp hastalıklarının erken teşhisine katkıda bulunabilir. Bu şekilde, gelecekte kalp hastalıklarının tedavisi ve yönetimi için daha etkili bir yaklaşım geliştirilebilir.