طبقه‌بندی سیگنال قلبی ECG با استفاده از SVM و PSO

معرفی دوره: طبقه‌بندی سیگنال ECG با استفاده از SVM و بهینه‌سازی SVM با PSO در متلب

سیگنال‌های الکتروکاردیوگرام (ECG) اطلاعات حیاتی درباره وضعیت قلب ارائه می‌دهند و طبقه‌بندی این سیگنال‌ها (Signals) می‌تواند در تشخیص بیماری‌های قلبی بسیار مؤثر باشد. در این دوره آموزشی، شما با استفاده از الگوریتم ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machines – SVM) و بهینه‌سازی آن با الگوریتم فراابتکاری ازدحام ذرات (Particle Swarm Optimization – PSO)، فرآیند طبقه‌بندی سیگنال‌های ECG را به‌صورت گام‌به‌گام یاد می‌گیرید.

این دوره شامل آماده‌سازی داده‌ها، تنظیم مدل‌های پایه، بهینه‌سازی هایپرپارامترهای SVM و ارزیابی عملکرد مدل‌ها با استفاده از معیارهای استاندارد است. همچنین از مجموعه داده ECG5000 استفاده می‌شود که یکی از معتبرترین مجموعه داده‌ها برای تحلیل سیگنال‌های ECG است. در انتهای صفحه دیتاست ECG5000 بیشتر توضیح داده شدا است.

ECG Signal Classification using the Optimized SVM with Particle Swarm Optimization Algorithm

---

اهداف دوره:

1. آشنایی با سیگنال‌های ECG و روش‌های طبقه‌بندی آن‌ها.
2. پیاده‌سازی الگوریتم ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای طبقه‌بندی.
3. بهینه‌سازی SVM با الگوریتم ازدحام ذرات (PSO) برای افزایش دقت و کارایی.
4. استفاده از متلب برای طراحی و ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی.
5. تحلیل عملکرد مدل‌ها با استفاده از معیارهای ارزیابی مانند دقت (Accuracy) و ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix).

---

سرفصل‌های دوره:

بخش 1: مقدمه و آشنایی با سیگنال ECG

• معرفی سیگنال ECG و اهمیت طبقه‌بندی آن در تشخیص بیماری‌های قلبی.
• بررسی مجموعه داده ECG5000:
  • ساختار داده‌ها.
  • انواع کلاس‌ها و ویژگی‌های هر کلاس.
• آشنایی با چالش‌های طبقه‌بندی سیگنال‌های ECG.

---

بخش 2: آماده‌سازی داده‌ها

• بارگذاری داده‌های آموزشی و آزمایشی از دیتاست ECG5000.
• تقسیم داده‌ها به ویژگی‌ها (Features) و برچسب‌ها (Labels).
• اعمال پیش‌پردازش:
  • نرمال‌سازی داده‌ها.
  • پیاده‌سازی تکنیک k-Fold Cross Validation.

---

بخش 3: پیاده‌سازی الگوریتم SVM برای طبقه‌بندی

• تعریف مدل SVM با هسته RBF (Radial Basis Function).
• تنظیم هایپرپارامترها:
  • Box Constraint.
  • Kernel Scale.
• آموزش مدل با استفاده از داده‌های آموزشی.
• پیش‌بینی داده‌های آزمایشی و تحلیل نتایج:
  • دقت (Accuracy).
  • حساسیت (Recall).
  • ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix).

---

بخش 4: بهینه‌سازی SVM با الگوریتم PSO

• معرفی الگوریتم ازدحام ذرات (PSO):
  • مفهوم بهینه‌سازی و نحوه عملکرد PSO.
• تنظیم پارامترهای الگوریتم PSO:
  • تعداد ذرات.
  • تعداد تکرارها.
• پیاده‌سازی PSO برای بهینه‌سازی هایپرپارامترهای SVM:
  • Box Constraint و Kernel Scale.
• مقایسه عملکرد SVM قبل و بعد از بهینه‌سازی.

---

بخش 5: ارزیابی و تحلیل نتایج

• تحلیل دقت مدل در داده‌های آموزشی و آزمایشی.
• نمایش ماتریس درهم‌ریختگی و منحنی ROC.
• مقایسه نتایج SVM ساده و SVM بهینه‌شده.
• محاسبه معیارهای ارزیابی:
  • دقت (Accuracy).
  • حساسیت (Recall).
  • نمره F1-Score.

---

بخش 6: پیاده‌سازی کاربردی در متلب

• ساختار کدهای متلب برای طبقه‌بندی سیگنال ECG.
• استفاده از کدهای آماده برای پیاده‌سازی PSO و SVM.
• تنظیمات پیشرفته برای بهبود عملکرد.

---

ویژگی‌های دوره:

• تمرکز عملی با استفاده از متلب.
• مناسب برای دانشجویان و پژوهشگران حوزه یادگیری ماشین و پردازش سیگنال.
• پوشش کامل از آماده‌سازی داده‌ها تا بهینه‌سازی و تحلیل نتایج.

---

حتما قبل از تهیه دوره معرفی دوره را مشاهده بفرمایید

---

مدرس: حسن سعادتمند

• بیش از 250 دوره آموزشی در متلب (MATLAB) و پایتون (Python).
• بیش از 15 سال تجربه در زمینه یادگیری ماشین، الگوریتم های فراابتکاری، یادگیری عمیق، مهندسی کنترل.
• چاپ چندین مقاله Q1 در بهترین ژرنال های دنیا Google Scholar.
• مدرس فرادرس
• کانال یوتیوب، کانال اپارت، کانال تلگرام، کانال ایتا

دوستانی که تمایل دارند این دوره را در پایتون Python داشته باشند با مدرس در ارتباط باشند.

---

معرفی دیتاست ECG5000

دیتاست ECG5000 یکی از مجموعه داده‌های پرکاربرد در حوزه تحلیل سیگنال‌های پزشکی، به ویژه سیگنال‌های الکتروکاردیوگرام (ECG)، است. این دیتاست بخشی از آرشیو UCR Time Series Classification Archive بوده و به طور گسترده در پروژه‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای تحلیل داده‌های زمان-پایه (Time-Series) استفاده می‌شود.

---

ویژگی‌های کلیدی دیتاست ECG5000

1. نوع داده‌ها:
   • داده‌ها به‌صورت زمان-پایه و تک‌بعدی ارائه شده‌اند.
   • هر نمونه نشان‌دهنده تغییرات ولتاژ ناشی از فعالیت قلب در طول زمان است.
2. اندازه داده‌ها:
   • شامل 5000 نمونه سیگنال ECG با طول ثابت 140 نقطه برای هر نمونه است.
3. کلاس‌بندی:
   • این دیتاست شامل 5 کلاس مختلف است:
     • یک کلاس مربوط به نمونه‌های طبیعی.
     • چهار کلاس دیگر نشان‌دهنده شرایط غیرطبیعی یا اختلالات مختلف در سیگنال‌های قلبی.
4. کاربردها:
   • طبقه‌بندی سیگنال‌های طبیعی و غیرطبیعی.
   • تشخیص الگوهای غیرطبیعی در سیگنال ECG.
   • مقایسه روش‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در تحلیل سیگنال‌های زمان-پایه.
5. ساختار مجموعه داده:
   • داده‌ها به دو مجموعه آموزش (Train) و تست (Test) تقسیم شده‌اند:
     • داده‌های آموزش: 500 نمونه.
     • داده‌های تست: 4500 نمونه.
6. چالش‌ها:
   • داده‌های نامتعادل (imbalanced data) ، زیرا اکثر نمونه‌ها در دسته طبیعی قرار دارند.
   • پیچیدگی ذاتی سیگنال‌های ECG و تفسیر ویژگی‌ها.

---

کاربردهای دیتاست ECG5000

• ارزیابی روش‌های طبقه‌بندی در داده‌های پزشکی.
• تحلیل الگوهای بیماری در سیگنال‌های ECG.
• به‌کارگیری مدل‌های یادگیری عمیق مانند CNN یا LSTM برای تشخیص شرایط غیرطبیعی.
• تست الگوریتم‌های کاهش ابعاد و خوشه‌بندی در داده‌های زمان-پایه.

---

چرا ECG5000 مهم است؟

• دیتاستی کوچک و بهینه برای شروع پروژه‌های یادگیری ماشین با سیگنال‌های ECG.
• استانداردی برای مقایسه الگوریتم‌های طبقه‌بندی سیگنال‌های زمان-پایه.
• کاربردی در توسعه سیستم‌های تشخیص خودکار بیماری‌های قلبی.