Durağan Durum Görsel Uyaran Potansiyellerinden Fourier Dönüşümü ile Üç Farklı Frekansın Kestirimi

Durağan durum görsel uyarılmış potansiyeller (DDGUP), diğer beyin bilgisayar ara yüzü (BBA) tekniklerine oranla oldukça yüksek sinyal-gürültü oranları ve bilgi aktarım hızına sahip oldukları için EEG çalışmalarında sıkça kullanılır. Ayrıca durağan durum paradigmaları, dinamik neokorteks süreçlerinde tercih edilen frekansları karakterize etmek için de kullanılır. Kısa eğitim süresine sahip olan DDGUP’lar, pratik uygulamalarda önemli bir rol oynar. Sinyalleri komuta dönüştürmekte kullanılan, sinyal işleme algoritmaları, BBA sistemlerinin performansını arttırmak için kilit öneme sahiptir. Buna ek olarak, DDGUP sinyallerinin birbirinden farklı yöntemlerle sınıflandırılmasını araştıran çok az çalışma vardır. Bu çalışmada, internetten açık erişim ile alınan veri seti (AVI SSVEP Dataset) üzerinde analizler yapılmıştır. Veri setindeki EEG kayıtları, katılımcılar, rengi siyahtan beyaza hızla değişen yedi farklı frekansta yanıp sönen bir kutuya baktıkları durumda kaydedilmiştir. Oksipital bölgeden kaydedilen DDGUP sinyalleri ilk olarak Hızlı Fourier Dönüşümü uygulanarak, sinyal alt bantlarına (delta, teta, alfa, beta ve gama) ayrılmıştır. Alt bantların her biri için enerji ve varyans öznitelik vektörleri çıkarılmıştır. Öznitelikler altı temel sınıflandırıcı (LDA, k-NN, SVM, Naive Bayes, Topluluk Öğrenmesi, Karar Ağacı) ile sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma performansları birbirleri ile karşılaştırılmıştır. Sınıflandırma 5-kat çapraz doğrulama modeli ve hata matrisinden doğruluk değerleri çıkarılarak analiz edilmiştir. Katılımcılar ayrı ayrı göz önüne alındığında %100’e varan sınıflandırma başarımı SVM ve k-NN sınıflandırıcılarında elde edilirken, ortalamalara göre en yüksek başarım Topluluk Öğrenmesi sınıflandırıcısında %79,73 olarak elde edilmiştir

Konjestif kalp yetmezliğinde kalp hızı değişkenliği indislerinin çeşitli varyasyonlarınin etkilerinin ayrıntılı analizi

Kalbin asıl görevi vücut için gerekli oksijen ve besinleri taşıyan kanı dolaştırmaktır. Kalp Yetmezliği, kalbin doldurma veya boşaltma ile ilgili yeteneklerinin azalması durumudur. Konjestiflik (vücudun çeşitli yerlerinde sıvı birikmesi durumu) bu rahatsızlığa sahip hastalarda çok yaygın olduğu için bu rahatsızlığa Konjestif Kalp Yetmezliği (KKY) ismi de verilmektedir. Kalp yetmezliğinin teşhisi günümüzde basit olmasına rağmen, hastalık belirtilerinin çoğu diğer hastalıkların belirtileri ile karıştırıldığı için özellikle pratisyen hekimler teşhiste zorlanmaktadırlar. Kalp yetmezliğinden şüphelenildiğinde, teşhiste bazı belli başlı fiziksel inceleme unsurları uygulanmaktadır. Ne yazık ki, bu inceleme sık sık yeterli bilgiyi vermemektedir. Her ne kadar birçok teşhis ölçütleri mevcut olsa da, bunların klinik geçerlikleri hala sorgulanmakta ve birbirleri ile uyumlu sonuç verememektedirler. Özellikle veri madenciliği ve karar verme teknikleri üzerine çok gelişmiş teknikler sunulmuş olmasına rağmen, tıp doktorları uzun zamandır sınırlı sayıdaki yöntemlerden yararlanmaktadırlar. Kalbin patolojik değişimlerinin erken tespitinde kullanılan elektrokardiyogram (EKG) en yaygın ve en başarılı teşhis yöntemidir. Ne yazık ki, EKG çıktısının değerlendirilmesinde EKG'nin yapısı ve kayıt yöntemleri nedeniyle bazı güçlüklerle karşılaşılmaktadır. KKY kalp hızı değişkenliği (KHD) üzerine yapılan bir çok çalışmaya konu olmuştur. Bu çalışmaların çoğunluğu KKY ölçümlerini ölüm riskinin kestirilmesi için kullanmaktadır. Buna rağmen, sadece birkaç çalışma teşhis amacıyla KHD ölçümlerinin kullanılması üzerinedir. Bu çalışmada, KKY hastalarının teşhisi için daha iyi sonuç verecek KHD analizi ileri tekniklerin geliştirilmesi için yeni yöntemler araştırılması üzerine odaklanmıştır. Bu çalışma hem KKY hastalarının normal kişilerden hem de sistolik KKY hastalarının diastolik KKY hastalarından ayrılması için yeni öznitelik çıkarma yöntemleri önerilmesi, ön işlem teknikleri geliştirilmesi ve en iyi k-Yakın Komşuluk sınıflandırıcının bulunması üzerine yapılan araştırmaları sunmaktadır. Daha önce EEG'den iğcik tespiti gibi diğer biyomedikal işaretlerinde başarı ile uygulanmış olan Dalgacık entropisi sınıflandırıcı performansını iyileştirmek için yeni bir KHD özniteliği olarak önerilmiştir. Ayrıca, farklı adımlardaki Poincare çizimi ölçümleri de çalışmaya dahil edilmiştir. Kalp hızı normalleştirme işlemi olarak bilinen yeni bir ön işleme yöntemi de sınıflandırıcı başarımını arttırmak için kullanılmıştır. Üstelik en uygun öznitelik kombinasyonunu seçmek için Genetik Algoritma kullanılmıştır. Son olarak, tüm çalışma yeni başlayan araştırmacılara faydalı bir rehber olacak şekilde tek bir akış şeması olarak özetlenmiştir. Bu çalışmaları yürütmek için, KKY hastalarının normal kişilerden ayırt edilmesinde MIT/BIH tarafından sağlanan ve herkesin erişimine açık olan veritabanları ve sistolik KKY hastalarının diastolik KKY hastalarından ayırt edilmesinde ise Dokuz Eylül Üniversitesi Tıp Fakültesi tarafından sağlanan EKG kayıtları kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar, kalp hızı normalleştirilmiş KHD analizinin KKY hastalarının teşhisinde daha başarılı sonuçlara ulaşılabileceğini göstermektedir. Üstelik dalgacık entropisi tabanlı frekans alanı ölçümlerinin kullanılmasının teşhiste faydalı olabileceği görülmektedir. Diğer yandan, yüksek adımlı Poincare çizimi ölçümlerinin teşhiste faydalı olduğu görülmemiştir. Sonuç olarak, bu çalışma ile KKY hastalarının normal kişilerden ayrılmasında %93,98 ve sistolik KKY hastalarının diastolik KKY hastalarından ayrılmasında %100 genel başarım sonuçlarına ulaşılmıştır. Bu değerler literatürdeki en yüksek değerlerdir. The major purpose of the heart is to circulate blood, which carries oxygen and nutrients to the body. Heart Failure is a decreased ability of the heart to either fill itself with blood or emptying it. Because the congestion, which is the fluid accumulation in various parts of the body, is common in the patients with heart failure, this disease is also named as Congestive Heart Failure (CHF). Although, at times, the diagnosis of heart failure is straightforward, it often challenges physicians because particular aspects of the syndrome lead to confusion. When heart failure is suspected, certain elements of the physical examination aid in the diagnosis. Unfortunately, the examination often does not yield enough information for confirmation. Although several diagnostic criteria schemes are available, their clinical utility is questionable, and their concordance is poor. The physicians have long relied as a gold standard on echocardiography for the diagnosis of CHF patients. It has not been possible to use a simple method as ECG for this purpose because of the many difficulties in interpreting the ECG output. Therefore, it would be very helpful both for physicians and patients alike if it is possible to diagnose CHF from an ECG record. The main purpose of this thesis is accomplishing such a purpose, i.e. detecting CHF from an ECG output. Heart Rate Variability (HRV) analysis has been the subject of many studies of clinical origin. Majority of these studies have used HRV measures as predictors of the risk of mortality (prognosis) for cardiac patients. Only a few studies have been focused on using HRV measures for diagnostic purpose. This thesis is focused on exploring advanced techniques of HRV analysis in an attempt to develop robust methods for diagnosing patients with CHF from an ECG records. This study considers presenting new feature extraction method, developing new preprocessing techniques, and finding an optimal k-Nearest Neighbors classifier to discriminate the patients with CHF from the normals and to discriminate systolic versus diastolic dysfunction in CHF patients. The wavelet entropy, which has been used in the other biomedical signal classification schemes like EEG spike detection, is also used as an HRV measure to enhance the performance of the classifier. Furthermore, lagged Poincare plot measures are also included in the study. A new preprocessing technique, called as heart rate normalization, is also used to enhance the performance in discriminating the CHF patients from normals and determining the type of dysfunctionality as systolic or diastolic in CHF patients. In addition, Genetic Algorithm is used to select the optimal features from among a large set. The whole process is summarized as a single flowchart, which will be a useful guide for novice researchers. In order to conduct these studies, open-source databases from MIT/BIH are used to discriminate the patients with CHF from normal subjects and ECG records from the Faculty of Medicine in Dokuz Eylül University to discriminate systolic CHF patients from diastolic ones. The results show that heart rate normalized analysis of HRV can be used to achieve more accurate results for diagnosing the patients with CHF. In addition, wavelet-entropy based frequency-domain measures seem to be useful in the diagnosis. On the other hand, higher-lagged Poincare plot measures seem to be useless in the diagnosis. As a result, this study achieves the overall accuracies of 93.98% in discriminating the CHF patients from normal subjects and 100% in discriminating systolic versus diastolic dysfunctionality in CHF patients, which are the highest values in the literature

A NEW COMPUTER SOFTWARE FOR SIMULATION OF NEURONS

In this paper, a new computer software package 'Simulron' for simulation of neurons is introduced. Excitable membranes with voltage-gated ionic channels can be modeled by using the software, and current clamp and voltage clamp experiments can be simulated. The program allows user to determine the ionic channel count and set the rate functions of the channels. If the rate functions are not known, the program enables the user to set steady-state and time constant functions. First-order differential equations used to define dynamics of the gate and membrane potential are solved using forward Euler method of integration with variable time steps. Outputs of the simulations are shown on spreadsheet template allowing flexible data manipulation and can be graphically displayed

Comparison of the effects of cross-validation methods on determining performances of classifiers used in diagnosing congestive heart failure

Congestive heart failure (CHF) occurs when the heart is unable to provide sufficient pump action to maintain blood flow to meet the needs of the body. Early diagnosis is important since the mortality rate of the patients with CHF is very high. There are different validation methods to measure performances of classifier algorithms designed for this purpose. In this study, k-fold and leave-one-out cross-validation methods were tested for performance measures of five distinct classifiers in the diagnosis of the patients with CHF. Each algorithm was run 100 times and the average and the standard deviation of classifier performances were recorded. As a result, it was observed that average performance was enhanced and the variability of performances was decreased when the number of data sections used in the cross-validation method was increased. © by Yalcin Isler 2015

WEKA Yazılım Paketinin Siğil Tedavi Yöntemlerinin Başarısının Tahmininde Kullanımı

Son zamanlarda yaygın ve ayak taban siğili olan hastalara kriyoterapi ve immünoterapi tedavi yöntemleri uygulanmaya başlanmıştır. Bununla birlikte hangi tedavi yönteminin başarılı olacağına dair bir kanıt bulunmamaktadır. Bu çalışmada, bu iki yöntemin siğil tedavisinde başarılı olup olmayacağı lojistik regresyon ve karar ağacı algoritmaları kullanılarak tahmin edilmeye çalışılmıştır. Çalışmada açık erişime sahip olan UCI veri tabanındaki veriler kullanılarak WEKA yazılımı üzerinde algoritmalar koşturulmuştur. Sonuç olarak, seçilen siğil tedavi yönteminin başarısı karar ağacı sınıflandırıcısı ile %85,56 oranında doğru olarak tespit edilmiştir

Comparision of classifier performances in diagnosing congestive heart failure using heart rate variability

21st Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU) -- APR 24-26, 2013 -- CYPRUSWOS: 000325005300152In this study, the performance of different discrimination algorithms in the analysis of heart rate variability that are used in discriminating the patients with congestive heart failure from normal subjects were investigated. Classifier algorithms of linear discriminant analysis, k-nearest neighbors, multilayer perceptron, radial basis functions and support vector machines were examined with different parameter values. As a result, the maximum classification accuracy of 91.56% was achieved by using multilayer perceptron with 11 neurons in hidden layer

Kalp hızı değişkenliği doğrusal ve doğrusal olmayan ölçümlerinin PAF atağı tespitine etkisi

25th Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2017 -- 15 May 2017 through 18 May 2017 -- -- 128703Paroxysmal Atrial Fibrillation (PAF) is a very common rhythm disorder that causes rapid and irregular impulses in the heart. In this study, it is aimed to determine whether patients can be warned before PAF events. 30-minute HRV data used in this study. Each piece of data was divided into 10 pieces of 5-minute parts. Time domain measurements from linear measurements of HRV and Poincare measurements from nonlinear measurements of HRV were used for each segment. Detecting performances were measured for each segment using k-nearest neighbor classifier. Particularly linear measurements have been shown to achieve up to 82% success in predicting PAF attack and was observed that PAF attack could be detected 12,5 minutes earlier. © 2017 IEEE

Investigating the performance improvement of HRV Indices in CHF using feature selection methods based on backward elimination and statistical significance

In this study, the best combination of short-term heart rate variability (HRV) measures was investigated to distinguish 29 patients with congestive heart failure from 54 healthy subjects in the control group. In the analysis performed, wavelet packet transform based frequency-domain measures and several non-linear parameters were used in addition to standard HRV measures. The backward elimination and unpaired statistical analysis methods were used to select the best one among all possible combinations of these measures. Five distinct typical classifiers with different parameters were evaluated in discriminating these two groups using the leave-one-out cross validation method. Each algorithm was tested 30 times to determine the repeatability of the results. The results imply that the backward elimination method gives better performance when compared to the statistical significance method in the feature selection stage. The best performance (82.75%, 96.29%, and 91.56% for the sensitivity, specificity, and accuracy) was obtained by using the SVM classifier with 27 selected features including non-linear and wavelet-based measures. © 2013 Elsevier Ltd

omparison of the effects of cross validation methods on determining performances of classifiers used in diagnosing congestive heart failure

Konjestif kalp yetmezliği (KKY) vücudun ihtiyaç duyduğu miktarda kanın pompalanamaması durumudur. Bu tanıya sahip hastaların ölüm oranı çok yüksek olduğundan erken teşhis önemlidir. Bu amaçla gerçekleştirilen sınıflandırma algoritmalarının performanslarının ölçümü için farklı doğrulama yöntemleri vardır. Bu çalışmada, KKY hastalarının teşhisinde sık kullanılan 5 farklı sınıflandırıcının performans ölçümleri için k-parçalı ve birisi-dışarıda çapraz doğrulama yöntemleri denenmiştir. Her algoritma 100 defa denenerek ortalama başarım ve standart sapmaları kayıt edilmiştir. Sonuç olarak, çapraz doğrulamada kullanılan veri parçası sayısı arttıkça ortalama başarımın arttığı ve başarım değişkenliğinin azaldığı tespit edilmiştir.Congestive heart failure (CHF) occurs when the heart is unable to provide sufficient pump action to maintain blood flow to meet the needs of the body. Early diagnosis is important since the mortality rate of the patients with CHF is very high. There are different validation methods to measure performances of classifier algorithms designed for this purpose. In this study, k-fold and leave-one-out cross validation methods were tested for performance measures of five distinct classifiers in the diagnosis the patients with CHF. Each algorithm was run 100 times and the average and the standard deviation of classifier performances were recorded. As a result, it was observed that average performance was enhanced and variability of performances was decreased when the number of data sections used in the cross validation method was increased

A computer software for simulating single-compartmental model of neurons

In this paper, a new computer software package, Yalzer, is introduced for simulating single-compartmental model of neurons. Passive or excitable membranes with voltage-gated ion channels can be modeled, and current clamp and voltage clamp experiments can be simulated. In the Yalzer, first-order differential equations used to define the dynamics of the gate variables and the membrane potential are solved by two separate integration methods with variable time steps: forward Euler and exponential Euler methods. Outputs of the simulation are shown on a spreadsheet template for allowing flexible data manipulation and can be graphically displayed. The user can define the model in detail, and examine the excitability of the model and the dynamics of voltage-gated ion channels. The software package addresses to ones who want to run simple simulations of neurons without need to any programming language skills or expensive software. It can also be used for educational purposes. © 2003 Elsevier Ireland Ltd. All rights reserved