Koroner Arter Hastalığı ve Kalp Yetmezliğinin Koşu Bandı Efor Testi ile Yapay Zekâ Destekli Non-invaziv Tanısı

BAP — Yükseköğretim | 2025 – Günümüz · Proje Yürütücüsü

Bu proje, koşu bandı tabanlı efor testlerini ECG (EKG) ve fizyolojik sinyallerin derin öğrenme tabanlı analizi ile birleştiren, non-invaziv bir kardiyovasküler tanı hattı geliştirmeyi amaçlamaktadır.

Projenin temel hedefi, koroner arter hastalığı ve kalp yetmezliği riskini geleneksel görüntüleme tabanlı değerlendirmelere kıyasla daha erken ve daha düşük maliyetle tespit edebilen, klinik kullanıma uygun bir sistem ortaya koymaktır. Geliştirilen sistem; çok kanallı EKG, solunum ve koşu bandı performans verilerini işleyerek, modern derin öğrenme mimarileri aracılığıyla hem hastalık durumunun sınıflandırılmasını hem de risk tahminini gerçekleştirecektir.

Bu çalışma, ASIL Lab’ın kardiyoloji alanındaki yapay zekâ çalışmalarını sürdüren araştırma geçmişinin bir devamı niteliğindedir. Bu kapsamda; EKG tabanlı kardiyovasküler tarama, koşu bandı egzersiz testlerinin makine öğrenmesi ile analizi ve aritmi tespitine yönelik konvolüsyonel mimariler üzerine yayımlanmış hakemli çalışmalar bulunmaktadır. Proje çıktılarının hem klinik karar destek sistemlerine hem de toplum ölçekli kardiyovasküler tarama uygulamalarına katkı sağlaması hedeflenmektedir.

Destekleyici Kurum: Yıldız Technical University BAP — Yükseköğretim Kurumları Destek Programı
Proje Süresi: 2025 – Günümüz