Bu çalışmada elektrokardiyografik sinyalleri sınıflandırmak için çeşitli öğrenme algoritmaları kullanılarak eğitilmiş bir yapay sinir ağı modeli tasarlanmıştır. Yapay sinir ağı modeli, ileri beslemeli geri yayılıma dayalı çok katmanlı bir algılayıcıdan oluşan yapı üzerine kurulmuştur. Yapay sinir ağı modelinde kullanılmak üzere 66 elektrokardiyografik veri kullanılmıştır. Yapay sinir ağı modelinin eğitim süreci 46 adet elektrokardiyografik veri ile gerçekleştirilmekte ve ardından 20 adet elektrokardiyografik veri ile modelin doğruluğu test edilmektedir. Yapay sinir ağı, sağlam bir model elde etmek için 3 farklı öğrenme algoritması ile eğitilmiştir. Yapay sinir ağı modelinin eğitiminde kullanılan öğrenme algoritmalarının performansı hata yüzdesine göre değerlendirilmiştir. Levenberg–Marquardt öğrenme algoritması ile eğitilen yapay sinir ağı modelinin diğer öğrenme algoritmalarına göre daha iyi sınıflandırma sonucu elde ettiğini göstermektedir. Önerilen yapay sinir ağı modeli, elektrokardiyografik sinyalleri sınıflandırmak için başarıyla kullanılabilir.
An artificial neural network model trained by using various learning algorithms is designed to classify the electrocardiographic signals in this study. The model of artificial neural network is constructed on the structure consisting of a multilayered perceptron based on the feed forward back propagation. A data pool is built by using a dataset consists of 66 electrocardiographic data’s taken from the MIT BIH arrhythmia database to perform the training and testing processes of artificial neural network model. The training process of artificial neural network model is performed with 46 electrocardiographic data and then the accuracy of the model is tested via 20 electrocardiographic data. The artificial neural network is trained by 3 different learning algorithms to achieve a robust model. The performance of the learning algorithms used for training the model of the artificial neural network is evaluated according to percentage error. It illustrates that the artificial neural network model trained by Levenberg–Marquardt learning algorithm obtains the better classification result than other learning algorithms. The proposed artificial neural network model can be successfully used to classify the electrocardiographic signals.
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Articles |
Authors | |
Early Pub Date | December 31, 2022 |
Publication Date | December 31, 2022 |
Published in Issue | Year 2022 Issue: 45 |