Elektrokardiyografi Sinyali ile Bazal Metabolizma Hızının Cinsiyet Bazlı Yapay Zekâ Tabanlı Tespiti
| dc.contributor.author | Mehmet Recep Bozkurt | |
| dc.contributor.author | Ahmet Enes Yıldırım | |
| dc.contributor.author | Ömer Faruk Kadıoğlu | |
| dc.contributor.author | Hamza Kavak | |
| dc.contributor.author | Kadir Salman | |
| dc.contributor.author | Muhammed Kürşad UÇAR | |
| dc.contributor.author | Zeliha Uçar | |
| dc.date.accessioned | 2024-05-25T12:20:35Z | |
| dc.date.available | 2024-05-25T12:20:35Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.department | Okan University | en_US |
| dc.department-temp | 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 Sakarya Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü, Sakarya, Türkiye İstanbul Okan Üniversitesi, Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Beslenme ve Diyetetik Bölümü, İstanbul, Türkiye | en_US |
| dc.description.abstract | Bazal 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.citationcount | 1 | |
| dc.identifier.doi | 10.38016/jista.909178 | |
| dc.identifier.endpage | 176 | en_US |
| dc.identifier.issn | 2651-3927 | |
| dc.identifier.issue | 2 | en_US |
| dc.identifier.startpage | 168 | en_US |
| dc.identifier.trdizinid | 494822 | |
| dc.identifier.uri | https://doi.org/10.38016/jista.909178 | |
| dc.identifier.uri | https://search.trdizin.gov.tr/tr/yayin/detay/494822/elektrokardiyografi-sinyali-ile-bazal-metabolizma-hizinin-cinsiyet-bazli-yapay-zeka-tabanli-tespiti | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.14517/1928 | |
| dc.identifier.volume | 4 | en_US |
| dc.language.iso | tr | |
| dc.relation.ispartof | Zeki sistemler teori ve uygulamaları dergisi (Online) | en_US |
| dc.relation.publicationcategory | Diğer | en_US |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
| dc.title | Elektrokardiyografi Sinyali ile Bazal Metabolizma Hızının Cinsiyet Bazlı Yapay Zekâ Tabanlı Tespiti | en_US |
| dc.type | Article | en_US |