Erkennung fundamentaler Strukturen eines EKG Signals mit einem TensorFlow-basierten rekurrenten neuronalen Netzwerk

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dc.contributor.advisor Gawaz, Meinrad (Prof. Dr.)
dc.contributor.author Haefeker, Marc Anthony
dc.date.accessioned 2023-04-21T08:16:21Z
dc.date.available 2023-04-21T08:16:21Z
dc.date.issued 2023-04-21
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10900/139437
dc.identifier.uri http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:21-dspace-1394372 de_DE
dc.identifier.uri http://dx.doi.org/10.15496/publikation-80784
dc.description.abstract Die hier vorliegende Arbeit hatte das Ziel, zu untersuchen, ob es möglich ist ein rekurrentes neuronales Netzwerk (RNN) zu entwickeln, welches in der Lage ist die Wellenspitzen der P- und T-Wellen und die Mitte der QRS-Komplexe in einem ihm vorgelegten EKG zu markieren. Die Leistung dieses Netzwerkes sollte anschließend mit Vertretern sowohl klassischer Methoden der EKG-Analyse, als auch ähnlichen Ansätzen mit artifiziellen neuronalen Netzwerk (ANN)-Komponenten, verglichen werden. Als Datensatz zum Trainieren und Evaluieren des Netzwerkes wurden 96 EKGs der QT-Datenbank eingesetzt. Das ANN wurde mit Hilfe der TensorFlow Softwarebibliothek in Python implementiert. Als RNN-Neuronentypen wurden sowohl Long short-term Memory (LSTM) als auch Gated recurrent Units (GRUs) untersucht. Zur Analyse der Netzwerkleistung wurden Metriken in Form der Sensitivität, Spezifität, Präzision, Korrektklassifikationsrate und dem F1-Wert berechnet. Im Rahmen einer ausführlichen Hyperparameterstudie wurden zunächst die optimalen Einstellungen der jeweiligen Parameter untersucht. Die jeweils relativ am besten abschneidende Parametereinstellung wurde dann anschließend als Einstellung eines "optimalen“ Netzwerkes verwendet. Die Ergebnisse aus diesen Testläufen wurden anschließend sowohl mit den Leistungen klassischer Methoden (ohne ANN-Einsatz) als auch zweier anderer Arbeiten, die ANN für ähnliche Zwecke zum Einsatz bringen, verglichen. Zusammenfassend kann festgehalten werden, dass das in dieser Arbeit entwickelte Netzwerk in der Lage ist, sich mit ähnlichen ANN in der Literatur zu messen, diese aber allesamt in ihrer Leistungsfähigkeit von konventionellen Methoden aktuell noch überschattet werden. Die generelle Einsatzfähigkeit von RNNs für diesen Aufgaben-/Biosignaltyp ist jedoch zweifellos gegeben. Verbesserungen, sowohl in Form einer veränderten Netzwerkstruktur als auch eines, noch zu schaffenden, vergrößerten Trainingsdatensatzes, könnten jedoch vielversprechende Leistungssteigerungen ermöglichen und für zukünftige medizinische Forschung einen wichtigen Beitrag leisten. de_DE
dc.language.iso de de_DE
dc.publisher Universität Tübingen de_DE
dc.rights ubt-podok de_DE
dc.rights.uri http://tobias-lib.uni-tuebingen.de/doku/lic_mit_pod.php?la=de de_DE
dc.rights.uri http://tobias-lib.uni-tuebingen.de/doku/lic_mit_pod.php?la=en en
dc.subject.classification Elektrokardiogramm , Rekursives neuronales Netz , TensorFlow , Maschinelles Lernen , Künstliche Intelligenz , Überwachtes Lernen de_DE
dc.subject.ddc 004 de_DE
dc.subject.ddc 610 de_DE
dc.title Erkennung fundamentaler Strukturen eines EKG Signals mit einem TensorFlow-basierten rekurrenten neuronalen Netzwerk de_DE
dc.type PhDThesis de_DE
dcterms.dateAccepted 2023-03-06
utue.publikation.fachbereich Medizin de_DE
utue.publikation.fakultaet 4 Medizinische Fakultät de_DE
utue.publikation.noppn yes de_DE

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