SIU 2016

Classification and Comparison of Cardiotocography Signals with Artificial Neural Network and Extreme Learning Machine

Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Kurultayı

Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları (SİU) Kurultayı, 1993 yılından bu yana düzenlenen; sinyal, görüntü, video ve ses işleme, iletişim uygulamaları ile bilgisayarda görü ve örüntü tanıma gibi alanlarda teori ve uygulamaya yönelik araştırma sonuçlarının sunulduğu en önemli organizasyondur. Bu sene 24.’sü gerçekleşecek olan SIU Kurultayı, sinyal işleme ve iletişim alanlarında çalışmalar yapan bilim insanlarını bir araya getirmektedir. Kurultayda yayınlanan bildiriler uluslararası alanda kabul görmekte ve IEEE Explore dijital kütüphanesinde yayınlanmaktadır. 

Zonguldak Dedeman Otel'de gerçekleşen programa danışman hocam Sayın Adnan Fatih KOCAMAZ ve tıbbi alanda bize destek veren Kadın Hastalıkları ve Doğum Uzmanı Dr. Sami GÜNGÖR'ün katkılarıyla hazırladığımız bildiri ile katılım gerçekleştirdik. 

Classification and Comparison of Cardiotocography Signals with Artificial Neural Network and Extreme Learning Machine

Cardiotocography (CTG) is a monitoring technique that is used routinely during pregnancy and labor to assess fetal well-being.  CTG consists of two signals which are fetal heart rate (FHR) and uterine contraction (UC). Twenty-one features representing the characteristic of FHR have been used in this work. The features are obtained from a large dataset consisting of 2126 records in UCI Machine Learning Repository. The prominent features, such as baseline, the number of acceleration and deceleration patterns, and variability recommended by International Federation of Gynecology and Obstetrics (FIGO) have also taken into account during CTG analysis. The features were applied as the input to feedforward neural network (ANN) and Extreme Learning Machine (ELM) to classify FHR patterns in this study. FHR is recently divided into three classes as normal, suspicious and pathological. According to the results of this study, the accuracy of classification of ANN and ELM were obtained as 91.84% and 93.42%, respectively.

Çalışmalar IEEE Dijital kütüphanesinde yayınlanacağından sadece özeti paylaştım. Çalışma yayınlandıktan sonra buradan bağlantısına erişebilirsiniz ya da çalışmamız ilginizi çekerse tam metin için e-posta atabilirsiniz. 

Zonguldak'a Yolculuk

Zonguldak'a gitmek ve kurultaya katılmak üzere aylar öncesinden yapılan planları bir günde değiştiriverdik. Meslek hayatına birlikte başladığım ve bir yıla yakın Amasya'da beraber öğretmenlik yaptığımız çok değerli dostum sevgili Özgür TONKAL ile programa katılma kararı aldık. Bitlis'den Zonguldak'a yorucu bir yolculuk olacaktı ancak kadim dostumun eşlik etmesi ile yol, yorgunluktan ziyade sohbetle yoğrulan eğlenceli bir hale dönüştü. Herşey için teşerkkürler sevgili Özgür. 

2016-05-18, Çarşamba