Matches in SemOpenAlex for { <https://semopenalex.org/work/W4200506989> ?p ?o ?g. }
Showing items 1 to 75 of
75
with 100 items per page.
- W4200506989 endingPage "236" @default.
- W4200506989 startingPage "230" @default.
- W4200506989 abstract "Atriyal Fibrilasyon (AFib), yaşlılarda ve hatta herhangi bir kalp hastalığı olmayan gençlerde bile görülebilen yaygın bir kalp ritim bozukluğudur. AFib; inme, kalp yetmezliği ve ani ölümlere neden olabilir. Tüm bu mevcut ve gelecekteki endişeler, dünya çapında AFib'in erken tespitinde önemli önlemlerin alınmasını gerektirir. Elektrokardiyografik (EKG) dalga formları, AFib gibi anormal kalp ritimlerini saptamak için en güvenilir yöntem olarak kabul edilmektedir. Ancak EKG sinyallerinin karmaşıklığı ve doğrusal olmaması nedeniyle bu sinyalleri manuel olarak analiz etmek zordur. Bunun yanı sıra, EKG sinyallerinin yorumlanması kişiye özgü ve uzmanlar arasında farklılık gösterebilmektedir. Bu nedenle otomatik ve güvenilir bir AFib algılama için bilgisayar destekli teşhis (BDT) sistemlerinin kullanımı önemlidir. BDT sistemleri, EKG sinyallerinin değerlendirilmesinin objektif ve doğru olmasını sağlayacak potansiyele sahiptir. Bu çalışmada, derin öğrenme yapısı kullanılarak EKG sinyallerinden otomatik AFib tespiti gerçekleştirilmiştir. Derin öğrenme algoritmalarından evrişimli sinir ağı (ESA) mimarisinin AFib sınıflandırma probleminde kullanımı için çalışma kapsamında derin bir ağ modeli tasarlanmıştır. Kullanılan verisetinde normal sinüs ritimlerinin (SR) yanısıra AFib ve Atriyal Flutter (AFL) aritmileri bulunmaktadır. AFib ve AFL sınıfları birleştirilerek model çıkışında SR ve AFib ayırımının otomatik yapılması sağlanmıştır. Önerilen model, 2222 SR ve 2218 AFib tanısı alan kişilere ait her biri 5000 örneğe sahip EKG sinyali içeren veri seti üzerinde uygulanmıştır. Çalışma kapsamında hazırlanan ESA modeli, test aşamasında sırasıyla %95.09 hassasiyet, %97.27 özgüllük ve %97.26 kesinlik değerlerine ulaşmıştır. Modelin test verileri üzerindeki doğruluk oranı %96.17 olarak elde edilmiştir." @default.
- W4200506989 created "2021-12-31" @default.
- W4200506989 creator A5000268072 @default.
- W4200506989 creator A5001462414 @default.
- W4200506989 creator A5058463702 @default.
- W4200506989 creator A5061557341 @default.
- W4200506989 creator A5083618632 @default.
- W4200506989 date "2021-12-31" @default.
- W4200506989 modified "2023-09-29" @default.
- W4200506989 title "A Convolutional Neural Network Based Deep Network Model for Atrial Fibrillation Detection" @default.
- W4200506989 cites W2029045834 @default.
- W4200506989 cites W2034365922 @default.
- W4200506989 cites W2605056515 @default.
- W4200506989 cites W2742774386 @default.
- W4200506989 cites W2771148491 @default.
- W4200506989 cites W2795340004 @default.
- W4200506989 cites W2806806521 @default.
- W4200506989 cites W2884754815 @default.
- W4200506989 cites W2902644322 @default.
- W4200506989 cites W2924659638 @default.
- W4200506989 cites W2961638199 @default.
- W4200506989 cites W2965520043 @default.
- W4200506989 cites W2996959172 @default.
- W4200506989 cites W3010700465 @default.
- W4200506989 cites W3013966144 @default.
- W4200506989 cites W3040780524 @default.
- W4200506989 cites W3084557612 @default.
- W4200506989 cites W3148150216 @default.
- W4200506989 cites W3158386597 @default.
- W4200506989 cites W3158971538 @default.
- W4200506989 cites W3164143551 @default.
- W4200506989 cites W3165879603 @default.
- W4200506989 cites W3171177453 @default.
- W4200506989 doi "https://doi.org/10.29130/dubited.1011246" @default.
- W4200506989 hasPublicationYear "2021" @default.
- W4200506989 type Work @default.
- W4200506989 citedByCount "0" @default.
- W4200506989 crossrefType "journal-article" @default.
- W4200506989 hasAuthorship W4200506989A5000268072 @default.
- W4200506989 hasAuthorship W4200506989A5001462414 @default.
- W4200506989 hasAuthorship W4200506989A5058463702 @default.
- W4200506989 hasAuthorship W4200506989A5061557341 @default.
- W4200506989 hasAuthorship W4200506989A5083618632 @default.
- W4200506989 hasBestOaLocation W42005069891 @default.
- W4200506989 hasConcept C126322002 @default.
- W4200506989 hasConcept C164705383 @default.
- W4200506989 hasConcept C2779161974 @default.
- W4200506989 hasConcept C29456083 @default.
- W4200506989 hasConcept C71924100 @default.
- W4200506989 hasConceptScore W4200506989C126322002 @default.
- W4200506989 hasConceptScore W4200506989C164705383 @default.
- W4200506989 hasConceptScore W4200506989C2779161974 @default.
- W4200506989 hasConceptScore W4200506989C29456083 @default.
- W4200506989 hasConceptScore W4200506989C71924100 @default.
- W4200506989 hasIssue "6" @default.
- W4200506989 hasLocation W42005069891 @default.
- W4200506989 hasLocation W42005069892 @default.
- W4200506989 hasOpenAccess W4200506989 @default.
- W4200506989 hasPrimaryLocation W42005069891 @default.
- W4200506989 hasRelatedWork W1967841144 @default.
- W4200506989 hasRelatedWork W2018480046 @default.
- W4200506989 hasRelatedWork W2064495796 @default.
- W4200506989 hasRelatedWork W2319489406 @default.
- W4200506989 hasRelatedWork W2333279585 @default.
- W4200506989 hasRelatedWork W2603808924 @default.
- W4200506989 hasRelatedWork W2763816051 @default.
- W4200506989 hasRelatedWork W2793053827 @default.
- W4200506989 hasRelatedWork W2889073610 @default.
- W4200506989 hasRelatedWork W3132289493 @default.
- W4200506989 hasVolume "9" @default.
- W4200506989 isParatext "false" @default.
- W4200506989 isRetracted "false" @default.
- W4200506989 workType "article" @default.