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

Authors : Ahmet Enes YILDIRIM, Ömer Faruk KADIOĞLU, Hamza KAVAK, Kadir SALMAN, Muhammed Kürşad UÇAR, Zeliha UÇAR, Mehmet Recep BOZKURT

Pages : 168-176

Doi:10.38016/jista.909178

View : 16 | Download : 6

Publication Date : 2021-09-23

Article Type : Research Paper

Abstract :Bazal Metabolizma Hızı insert ignore into journalissuearticles values(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 insert ignore into journalissuearticles values(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.
Keywords : Yapay Zekâ, Bazal Metabolizma Hızı, Elektrokardiyografi Sinyali