PPG ve ECG Sinyallerinden Tansiyon Tahmini

Abstract

Yüksek kan basıncı; özellikle kritik hastalarda izlenmediği ve kontrol edilmediği takdirde daha fazla sağlık komplikasyonlarına sebep olmaktadır. Son zamanlarda dünyada sürekli tüketilen hazır gıda benzeri besinlerden dolayı kardiyovaskürel hastalıklar arttırmaktadır. Bu hastalıklar dünyanın en yaygın ölüm sebepleri arasında yer almaktadır. Kalp ile ilgili hastalıkları tespit ve tedavi etmek için birçok parametreyle birlikte kan basıncıda sürekli takip edilmelidir. Kan basıncı ölçümü için geliştirilen birçok girişimsel ve girişimsel olmayan yöntem geliştirilmiştir. Hastanelerde kullanılan çoğu yöntem girişimsel yöntemlerdir. Bu yöntemler, sürekli kan basıncı tahmini için kullanılmamaktadır. Ayrıca bir psikolojik rahatsızlık olan ‘Beyaz Palto Sendromu’ diye adlandırılan bir rahatsızlık vardır. Bu rahatsızlık özellikle halk arasında da ‘Doktordan Korkmak’ olarak bilinir. Ölçüm esnasında hastanın kan basıncının normal değerler dışında yüksek çıkmasında sebep olan bu hastalıktan kaçınmanın bir diğer yöntemi ise temassız tansiyon ölçümüdür. Bu çalışmada Photoplethysmogram (PPG) ve Electrocardiogram (ECG) gibi temassız bir şekilde toplanabilen sinyallerden kan basıncı tahmini yapılmaktadır. Çalışmada birden fazla derin öğrenme modeli ve bu modeller farklı hiperparametreler ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre LSTM model için %98.35, LSTM ve dense katmanlarından oluşan model için %97.42, sadece dense katmanlı mimariden oluşan birinci model için %98.59, sadece dense katmanınlı mimariden oluşan ikinci model için %71.9 doğruluk oranına ulaşılmıştır.