Ateş Böceği Algoritmasını Kullanarak Kardiyak Aritmi Teşhisi
- 23 October 2018
- journal article
- Published by Kahramanmaras Sutcu Imam University Journal of Engineering Sciences in Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
- Vol. 21 (3), 226-234
- https://doi.org/10.17780/ksujes.435734
Abstract
Elektrokardiyografik sinyallerdeki aritmileri otomatik olarak teşhis etmek ve kalp atım tipini sınıflandırma için yeni yöntemler geliştirilmektedir. Bu çalışmada, veri kümelemesi için Ateş böceği(AB) ve Bulanık C-Ortalama (BCO) algoritmalarını kullanarak K-En Yakın Komşuluk (K-EYK) yöntemiyle EKG aritmilerinin sınıflandırmasını gerçekleştirdik. Ateş böceği algoritmasının sonuçları, Bulanık C-Ortalama algoritması başarı sonuçları ile karşılaştırılmıştır. EKG verileri MITBIH veri tabanından elde edilmiştir. Ateş böceği ve Bulanık C-Ortalama algoritmalarını kullanarak, sınıflandırma doğruluk oranı sırasıyla %99,47 ve %99,54 olarak bulunmuştur.Keywords
This publication has 24 references indexed in Scilit:
- A new ECG beat clustering method based on kernelized fuzzy c-means and hybrid ant colony optimization for continuous domainsApplied Soft Computing, 2012
- Analyzing ECG for cardiac arrhythmia using cluster analysisExpert Systems with Applications, 2012
- Clustering using firefly algorithm: Performance studySwarm and Evolutionary Computation, 2011
- A novel clustering approach: Artificial Bee Colony (ABC) algorithmApplied Soft Computing, 2011
- A multi-stage automatic arrhythmia recognition and classification systemComputers in Biology and Medicine, 2011
- Clustering MIT–BIH arrhythmias with Ant Colony Optimization using time domain and PCA compressed wavelet coefficientsDigital Signal Processing, 2010
- An artificial bee colony approach for clusteringExpert Systems with Applications, 2010
- Differentiating types of muscle movements using a wavelet based fuzzy clustering neural networkExpert Systems, 2009
- A new arrhythmia clustering technique based on Ant Colony OptimizationJournal of Biomedical Informatics, 2008
- Facing classification problems with Particle Swarm OptimizationApplied Soft Computing, 2007