Elektrokardiyografi Sinyali ile Bazal Metabolizma Hızının Cinsiyet Bazlı Yapay Zekâ Tabanlı Tespiti

Simple item page
dc.contributor.authorMehmet Recep Bozkurt
dc.contributor.authorAhmet Enes Yıldırım
dc.contributor.authorÖmer Faruk Kadıoğlu
dc.contributor.authorHamza Kavak
dc.contributor.authorKadir Salman
dc.contributor.authorMuhammed Kürşad UÇAR
dc.contributor.authorZeliha Uçar
dc.date.accessioned2024-05-25T12:20:35Z
dc.date.available2024-05-25T12:20:35Z
dc.date.issued2021
dc.departmentOkan Universityen_US
dc.department-tempSakarya Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü, Sakarya, Türkiye Sakarya Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü, Sakarya, Türkiye Sakarya Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü, Sakarya, Türkiye Sakarya Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü, Sakarya, Türkiye Sakarya Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü, Sakarya, Türkiye Sakarya Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü, Sakarya, Türkiye İstanbul Okan Üniversitesi, Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Beslenme ve Diyetetik Bölümü, İstanbul, Türkiyeen_US
dc.description.abstractBazal Metabolizma Hızı (BMH) günlük harcanan ve alınması gereken enerji hakkında bilinmesi gereken en önemli unsurlardan biridir. Literatürde genellikle kalorimetreler ve birtakım denklemler tarafından tespit edilmektedir. Bu çalışmada BMH tahmini için elektrokardiyografi (ECG) sinyalleri ile yapay zekâ tabanlı bir model oluşturulmuştur. Öncelikle bireylerden toplanan ECG sinyalleri gürültülerden temizlenip filtrelenmiştir. Daha sonra özellik çıkartılıp özellik seçme algoritmaları yardımıyla azaltılmıştır. Elde kalan özelliklerle yapay zekâ algoritmaları sayesinde BMH tahmininde bulunulmuştur.Erkekler için R = 0.91, kadınlar için R = 0.99 değerlerine sahip modeller oluşturulmuştur. Performans değerlendirme kriterleri de göz önüne alınarak en iyi model kadınlar için de erkekler için de Linear Regression modeli seçilmiştir. Tüm bu sonuçlara bakıldığında günlük hayatta BMH tahmini için önerilen modelin kullanılabileceği belirlenmiştir.en_US
dc.identifier.citation1
dc.identifier.doi10.38016/jista.909178
dc.identifier.endpage176en_US
dc.identifier.issn2651-3927
dc.identifier.issue2en_US
dc.identifier.startpage168en_US
dc.identifier.trdizinid494822
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.38016/jista.909178
dc.identifier.urihttps://search.trdizin.gov.tr/tr/yayin/detay/494822/elektrokardiyografi-sinyali-ile-bazal-metabolizma-hizinin-cinsiyet-bazli-yapay-zeka-tabanli-tespiti
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14517/1928
dc.identifier.volume4en_US
dc.language.isotr
dc.relation.ispartofZeki sistemler teori ve uygulamaları dergisi (Online)en_US
dc.relation.publicationcategoryDiğeren_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.titleElektrokardiyografi Sinyali ile Bazal Metabolizma Hızının Cinsiyet Bazlı Yapay Zekâ Tabanlı Tespitien_US
dc.typeArticleen_US
dspace.entity.typePublication

Files

Collections

TR Dizin İndeksli Yayınlar / TR Dizin Indexed Publications Collection