PROJE ADI: Kalp Yetersizliğinin Elektrokardiyografi (EKG) ve Empedans Kardiyografi (IKG) Sinyalleri Kullanılarak Tespiti ve Derecelendirilmesi için Derin Öğrenme Yöntemi Geliştirilmesi.

Yüksek lisans tezi kapsamında yürütülmekte olan bu çalışmanın amacı; kalp yetersizliğinin teşhis ve takibinde Elektrokardiyografi (EKG) ve Empedanskardiyografi (OCG) sinyallerini değerlendirebilen, bu değerlendirme sonucunda bu hastalığın seyri ve şiddeti hakkında bilgi verebilen en başarılı makine öğrenmesi veya derin öğrenme algoritmalarını analiz etmek ve yüksek doğrulukta sınıflandırma yapabilen bir sınıflandırıcı geliştirmektir.

 Geliştirilecek sınıflandırıcıûarın en uygun parametrelerini belirlemek için sınıflandırıcıların eğitilmesi gerekmektedir. Bu amaçla, eğitk•n ve test verisine ihtiyaç duyulmaktadır. Çalışmada kullanılacak veriler açık kaynaklarda mevcut değildir. Bu nedenle, kalp yetersizliği teşhisi konulmuş ve sağlıklı kişilerden ilgili fizyolojik sinyallerin elde edilmesine ihtiyaç duyulmaktadır.

Çalışmanın kapsamı, sağlıklı olan ile kalp yetersizliği teşhisi konulmuş kişilerden ilgili fizyolojik sinyallerin toplanarak veri seti oluşturulması, daha sonra bu veri seti kullanılarak sınıflandırma yapabilen bir yapay zekâ modeli kurulmasıdır.

Bu çalışma başarı ile sonuçlandığında, kalp yetersizliği bulunan hastaların hastane dışında takibi kolaylaşacaktır. Bu çalışmanın sonuçlarına bağlı olarak ev ortamında kullanılabilecek bir ürün geliştirilerek kalp yetersizliği teşhisi konulmuş hastaların evden takibini yapmak mümkün olabilir. Bu durum hastaneye gitmekte zorluklarla karşılaşan özellikle yaşlı hasta grubu için kolaylık sağlayacaktır.

Sorumlu Araştırıcı:

HİPAM Müdürü Prof. Dr. Ali Serdar Fak

Marmara Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Öğr. Üyesi Prof. Dr. Cabir Vural