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.

This publication has 11 references indexed in Scilit: