Automatic Arrhythmia Detection Using Wavelet Transform and RUSBoosted Trees Classification

Abstract

Kalp hastalıklarının çok yaygın ve ölümcül hastalıklar olduğu söylenebilir. Bu nedenle EKG incelenerek kalp rahatsızlıklarını doğru tespit etmek gerekmektedir. Bu çalışmada kişinin elektrokardiyografi (EKG) kayıtlarının otomatik incelenmesi yoluyla aritmi tespiti hedeflenmektedir. Bu süreçte dalgacık yönteminden elde edilen özellikler RUS Geliştirilmiş Ağaç yöntemiyle sınıflandırılmıştır. Kalp atışları 7 farklı sınıfa ayrılmıştır. Bu aşamada öznitelik sayısını azaltmak ve sinyal işleme sürecini hızlandırmak için RUSBoost yöntemi kullanılmıştır. Bu yöntem çok miktarda zayıf öğreniciyi bir araya getirip, bu süreçten güçlü öğrenici oluşturmak olarak bilinir. ST-Petersburg Enstitüsü Kardiyolojik Veritabanı analiz için tercih edilmiştir. Test ve eğitim doğruluğu 12 kanal EKG verilerinde bulunmuştur. Yöntem gerçek zamanlı aritmi tespiti için yeterince hızlıdır. Bütün analizler için MATLAB kullanılmıştır.