Geri Dön

Video tabanlı gerçek zamanlı biyomedikal sinyal analizi

Video-based real-time biomedical signal analysis

  1. Tez No: 1023741
  2. Yazar: ANAS SOKAR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ATİLLA ÖZMEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Kültür Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez çalışmasında, standart bir RGB kamera kullanılarak uzaktan fotopletismografi (rPPG) temelli gerçek zamanlı ve temassız biçimde kalp atış hızı ile solunum hızı tahmini gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın amacı, video tabanlı fizyolojik sinyal çıkarımında kullanılan farklı spektral analiz yöntemlerinin performansını karşılaştırmalı olarak incelemektir. Sistem, düşük maliyetli ve ek temaslı sensör gerektirmeyen bir çözüm sunmaktadır. Önerilen yapıda yüz tespiti ve hizalama işlemleri MediaPipe FaceMesh ile gerçekleştirilmiş, kalp atış hızı için yanak bölgeleri, solunum hızı için ise burun ve göğüs bölgeleri ilgi alanı (ROI) olarak kullanılmıştır. Yanak bölgelerinden elde edilen RGB sinyalleri Cilt Yüzeyine Dik Düzlem (Plane-Orthogonal-to-Skin - POS) yöntemi ile işlenmiştir. Kalp atış hızı tahmini için Hızlı Fourier Dönüşümü (FFT) ve otoregresif (AR) modeline dayalı spektral analiz uygulanmıştır. Solunum hızı tahmininde ise renk değişimine dayalı sinyallerin yanı sıra, göğüs hareketlerini belirginleştirmek amacıyla Eulerian Video Büyütme (EVM) yaklaşımından da yararlanılmıştır. Deneysel sonuçlar, dinlenme koşullarında hem FFT hem de AR yöntemlerinin kabul edilebilir doğrulukta sonuçlar verdiğini göstermiştir. Ancak hareketli ve gürültülü koşullarda hata oranlarının arttığı gözlemlenmiştir. Solunum hızı tahmininde, özellikle apne ve zayıf sinyal durumlarında yöntemlerin daha kararsız davrandığı belirlenmiştir. Genel olarak AR tabanlı yaklaşımın daha kararlı, FFT tabanlı yöntemin ise daha basit ve hızlı olduğu gözlenmiştir. Sonuç olarak, bu tez standart bir web kamerası ile temassız kalp atış hızı ve solunum hızı tahmininin mümkün olduğunu göstermektedir. Bununla birlikte, sistem performansının hareket artefaktları, aydınlatma değişimleri ve ROI kararlılığı gibi etkenlere bağlı olduğu ortaya konmuştur.

Özet (Çeviri)

In this thesis study, real-time, non-contact heart rate and respiratory rate estimation was performed using a standard RGB camera based on remote photoplethysmography (rPPG). The aim of the study is to comparatively examine the performance of different spectral analysis methods used in video-based physiological signal extraction. The system offers a low-cost solution that requires no additional contact-based sensors. In the proposed framework, face detection and alignment were carried out using MediaPipe FaceMesh. The cheek regions were used as the regions of interest (ROIs) for heart rate estimation, while the nose and chest regions were used for respiration rate estimation. The RGB signals obtained from the cheek regions were processed using the Plane-Orthogonal-to-Skin (POS) method. For heart rate estimation, spectral analysis based on the Fast Fourier Transform (FFT) and the Autoregressive (AR) model was applied. For respiration rate estimation, in addition to color variation-based signals, the Eulerian Video Magnification (EVM) approach was also employed to enhance chest motion. Experimental results showed that both FFT and AR methods produced acceptable accuracy under resting conditions. However, the error rates increased under motion and noisy conditions. In respiration rate estimation, the methods were found to be more unstable, particularly in apnea cases and under weak-signal conditions. In general, the AR-based approach was more stable, whereas the FFT-based method was simpler and faster. In conclusion, this thesis demonstrates that non-contact heart rate and respiration rate estimation is feasible using a standard web camera. However, the performance of the system was found to depend on factors such as motion artifacts, illumination variations, and ROI stability.

Benzer Tezler

  1. Kuyruk modelleri ve analizi üzerine bir uygulama

    Başlık çevirisi yok

    DİDEM ÖZPULAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    İstatistikEge Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FİKRET İKİZ

  2. Renk görüntü teorisi ve televizyona uygulaması

    Theories of colour vision and their application to television

    MUSTAFA LAMİ TAPLAMACIOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ATİLLA ÖZMEN

  3. Tarihsel gelişimi bakımından TRT'nin yönetim şekli ve hukuk düzeni

    Başlık çevirisi yok

    KAMİL ÖZÇELİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Radyo-Televizyonİstanbul Üniversitesi

    Radyo Televizyon Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EROL CİHAN

  4. Reklam pazarlama

    Başlık çevirisi yok

    A.SELÇUK TUNA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Reklamcılıkİstanbul Üniversitesi

    Gazetecilik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET NİYAZİ ÖKTEM

  5. İlçe Milli Eğitim Gençlik ve Spor Müdürlüklerinin görevlerini gerçekleştirme düzeyi (Ankara ili örneği)

    Başlık çevirisi yok

    Ş.ŞULE ERÇETİN(AÇIKALIN)

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Eğitim ve ÖğretimHacettepe Üniversitesi

    YRD. DOÇ. DR. AYTAÇ AÇIKALIN