Holter Monitörü için Elektrokardiyografi Sinyali Tabanlı Yeni Bir Kan Basıncı Hesaplama Yöntemi
- 16 October 2021
- journal article
- Published by Academic Perspective in Academic Perspective Procedia
- Vol. 4 (1), 37-47
- https://doi.org/10.33793/acperpro.04.01.8
Abstract
Amaç ve Kapsam: Hipertansiyon hastalarında tansiyonun gün içerisinde takip edilmesi ve ilaç tedavisi ile kontrol alınması hayati öneme sahiptir. Hipertansiyonun takibi sürekli kan basıncı takibi sistemleri ile yapılabilir. Ancak bu cihazların vücuda verdiği rahatsızlığı gidermek için yeni teknolojilere ihtiyaç duyulmaktadır. Bu kapsamda, çalışmanın amacı holter cihazlarına entegre edilebilir, Elektrokardiyografi (EKG) sinyali tabanlı kan basıncı ölçme yazılım sürecinin geliştirmektir. Materyal ve Metot: Çalışmada, açık kaynak paylaşımlı, beş sağlıklı bireyin üç günlük ortalama 6’şar saatlik fiziksel aktivite sırasında EKG sinyali ve kan basıncı kayıtları kullanılmıştır. Çalışmada EKG sinyali filtrelenerek 10 saniyelik epoklara ayrılmıştır. 19897 epoktan 25 adet zaman domeninde özellik çıkarılmıştır. Çıkarılan özellikler ile makine öğrenmesi tabanlı Sistolik (Büyük) ve Diastolik (Küçük) kan basıncı tahmin modelleri geliştirilmiştir. Sonuçlar: Sistolik ve diastolik kan basıncı tahmin modelleri R ve MSE performans değerleri sırasıyla 1, 0,0112 ve 1, 0,0054 olarak tespit edilmiştir. Sonuç: Elde edilen sonuçlara göre makine algoritmaları tabanlı sistolik ve diastolik kan basıncının hesaplanabileceği ve Holter gibi vücuda daha az rahatsızlık veren cihazlara yazılımsal olarak entegre edilebileceği değerlendirilmektedir.Keywords
This publication has 11 references indexed in Scilit:
- Accurate Blood Pressure Estimation During Activities of Daily Living: A Wearable Cuffless SolutionIEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2021
- A non-invasive continuous cuffless blood pressure estimation using dynamic Recurrent Neural NetworksApplied Acoustics, 2020
- Cuffless Blood Pressure Estimation for Activities of Daily Living2021 43rd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC), 2020
- The Effect of Training and Testing Process on Machine Learning in Biomedical DatasetsMathematical Problems in Engineering, 2020
- A multistage deep neural network model for blood pressure estimation using photoplethysmogram signalsComputers in Biology and Medicine, 2020
- A novel blood pressure estimation method based on the classification of oscillometric waveforms using machine-learning methodsApplied Acoustics, 2020
- Detection of Skin Diseases from Dermoscopy Image Using the combination of Convolutional Neural Network and One-versus-AllJournal of Artificial Intelligence and Systems, 2020
- Towards wearable blood pressure measurement systems from biosignals: a reviewTurkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences, 2019
- Corrigendum to “Arterial blood pressure feature estimation using photoplethysmography” [Comput. Biol. Med. 102 (2018) 104–111]Computers in Biology and Medicine, 2019
- Evaluation of the relationship between Chronic Obstructive Pulmonary Disease and photoplethysmography signalPublished by Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) ,2017