YAPAY SİNİR AĞLARI KULLANILARAK EMG SİNYALLERİNİN SINIFLANDIRILMASI VE NEUROPATHY KAS HASTALIĞININ TEŞHİSİ

Authors : Fırat HARDALAÇ, Mustafa POYRAZ

Pages : 75-83

View : 119 | Download : 9

Publication Date : 2002-03-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışmada 59 hastaya ait Abductor Pollicis Brevis insert ignore into journalissuearticles values(APB); kası First Dorsal Interosseous insert ignore into journalissuearticles values(FDI); ve Abductor Digiti Minimi insert ignore into journalissuearticles values(ADM); kaslarına ait EMG işaretlerine Hızlı Fourier Dönüşümü insert ignore into journalissuearticles values(HFD); analizi uygulanmıştır. Bu uygulama sonucu elde edilen HFD katsayıları yapay sinir ağının insert ignore into journalissuearticles values(YSA); geriyayılım algoritmasıyla eğitilmiştir ve teşhis amaçlı sınıflama ger­çekleşti­rilmiştir. Bu sınıflama esnasında Eşlenik gradyan ve hızlıprop öğrenme algoritmaları eğitim esnasında kullanılmıştır. 500 öğ­renme çevriminden insert ignore into journalissuearticles values(epoch); sonra, her iki öğrenme algoritmasına ait performans değerleri hesaplanarak, karşılaştırma­ları yapıl­mıştır. Sonuç olarak, HFD katsayıları geri yayılımlı yapay sinir ağıyla eğitilmiş ve neuropathy ve normal EMG sin­yalleri %97 doğrulukla sınıflandırılmıştır
Keywords : Yapay sinir ağı, Geri yayılım, Eşlenik gradyan ve Hızlıprop öğrenme algoritması, EMG, HFD

ORIGINAL ARTICLE URL