Giyilebilir sistem uygulamaları için elektrokardiyogram işaretinden solunum hızı kestirimi
Respiration rate estimation from electrocardiogram signal for wearable system application
- Tez No: 1003701
- Danışmanlar: PROF. UMUT ENGİN AYTEN, DR. ÖĞR. ÜYESİ SURHAN BOZKURT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Solunumun sürekli izlenmesi kritik sağlık problemlerinin erken teşhisinde ve hasta takibinde hayati öneme sahiptir. Geleneksel solunum takibinde invaziv olan ve hareket kabiliyetini kısıtlayan solunum sensörleri kullanılmaktadır. Bu sensörlerin insan hareket halindeyken ölçüm doğrulukları azalmaktadır ve giyilebilir cihazlara uygulanması her zaman kolay değildir. Bu çalışmada ek bir sensör kullanılmadan gömülü sistem üzerinde elektrokardiyogram (EKG) işaretinden solunum hızı tahmin edilmiştir. Önerilen yöntemde ham EKG işareti öncelikle medyan filtre kullanılarak taban hattı kaymalarından arındırılmış ve EKG işaretinde R tepeleri tespit edilmiştir. Elde edilen R-tepe genlik değerleri serisine Kübik Spline Enterpolasyon uygulanıp yeniden örneklenerek EKG'den çıkarılan solunum (EÇS) işareti elde edilmiştir. Bu işaret solunum bandı dışındaki bileşenleri bastırmak için 0.1 Hz-0.7 Hz dijital bant geçiren filtre ile işlenmiş ve Hızlı Fourier Dönüşümüyle solunum hızı kestirilmiştir. Geliştirilen algoritmanın tamamı bir mikrodenetleyici üzerinde maksimum hız ve minimum bellek kullanımı amacıyla sabit noktalı aritmetik mimarisine uygun olarak gerçekleştirilmiştir. Algoritmanın performansı 20 erkek 6 kadın toplam 26 gönüllüden BIOPAC veri cihazıyla toplanan verilerle test edilmiştir. Oluşturulan test prosedürü doğrultusunda otururken koşu bandı üzerinde 3 km/sa ve 4 km/sa yürüyüş hızlarında eş zamanlı olarak solunum ve EKG verileri toplanmıştır. Deneysel sonuçların verileri mikrodenetleyici üzerinde işlendiğinde ortalama mutlak hata değeri oturur durumda 0.91 nefes/dk 3 km/sa yürüyüşte 1.26 nefes/dk ve 4 km/sa yürüyüşte 2.09 nefes/dk olarak hesaplanmıştır. Bu veriler uygulanan algoritmanın hareketli koşullarda dahi güvenilir ölçüm yapabildiğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Continuous monitoring of respiration is of vital importance for the early diagnosis of critical health problems and patient monitoring. In traditional respiration monitoring, respiratory devices used are invasive and restrict mobility. The measurement accuracy of these sensors decreases while the person is in motion, and their application to wearable devices is not always easy. In this study, the respiration rate was estimated from the electrocardiogram (ECG) signal on an embedded system without using an additional sensor. In the proposed method, the raw ECG signal was first cleared of baseline wander using a median filter, and the R-peaks in the ECG signal were detected. Cubic spline interpolation was applied to the obtained series of R-peak amplitude values, and the signal was resampled to obtain the ECG-derived respiration (EDR) signal. This signal was processed with a 0.1 Hz-0.7 Hz digital bandpass filter to suppress components outside the respiration band, and the respiration rate was estimated using the Fast Fourier Transform (FFT). The entire developed algorithm was implemented on a microcontroller in accordance with fixed-point arithmetic architecture to ensure maximum speed and minimum memory usage. The performance of the algorithm was tested with data collected from a total of 26 volunteers (20 male, 6 female) using a BIOPAC data acquisition device. In accordance with the established test procedure, respiration and ECG data were collected simultaneously while sitting and while walking on a treadmill at speeds of 3 km/h and 4 km/h. When the experimental data were processed on the microcontroller, the Mean Absolute Error (MAE) value was calculated as 0.91 breaths/min in the sitting position, 1.26 breaths/min at 3 km/h walking speed, and 2.09 breaths/min at 4 km/h walking speed. These data demonstrated that the applied algorithm can perform reliable measurements even under dynamic conditions.
Benzer Tezler
- Graphene textile smart clothing for wearable cardiac monitoring
Giyilebilir kardiyovasküler takip için grafen tekstil tabanlı akıllı giysi
GİZEM ACAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiMühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT KAYA YAPICI
- Desıgn, fabrıcatıon and optımızatıon of novel carbon-based ato flexıble wearable sensors for healthcare and heart actıvıty monıtorıng
Sağlık ve kalp aktivitesi takibi için yeni nesil karbon bazlı esnek giyilebilir ato sensörlerin tasarımı, üretimi ve optimizasyonu
AHMAD ADNAN SHOUKAT
Doktora
İngilizce
2026
Biyomühendislikİstanbul Medipol ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN KÖTEN
- Elektronik tekstil tabanlı romatoid artrit rehabilitasyon eldiveni geliştirilmesi
Development of a e-textile rheumotoid arthritis glove for rehabilitation
NEŞE TOPCUOĞLU GÜRAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Tekstil ve Tekstil Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÖZDE GÖNCÜ BERK
- System identification of welding process parameters for manufacturing wearable signal transmission lines
Giyilebilir sinyal iletim hatlarının üretimi için kaynak proses parametrelerinin sistem tanılaması
ERKAN ÖZKILIÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Tekstil ve Tekstil Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYHAN KURAL
DOÇ. DR. SENEM KURŞUN BAHADIR
- Giyilebilir elektronik ve sağlık izleme için polivinilidenflorür esaslı sensörlerin geliştirilmesi
Development of polyvinylidenefluoride based sensors for wearable electronics and health monitoring
SEÇİL PEKER ADIGÜZEL
Doktora
Türkçe
2025
Polimer Bilim ve Teknolojisiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEVRA ERCAN