Geri Dön

Analysis and classification of respiratory sounds by signal coherence method

Solunum sesi sinyallerinin sinyal evreuyumu yöntemi ile incelenme ve sınıflandırılması

  1. Tez No: 129313
  2. Yazar: KAZIM SERHAT BAYDAR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AYŞIN BAYTAN ERTÜZÜN, DOÇ. DR. YASEMİN KAHYA PALANDUZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2002
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 68

Özet

ÖZET SOLUNUM SESİ SİNYALLERİNİN SİNYAL EVREUYUMU YÖNTEMİ İLE İNCELENME VE SINIFLANDIRILMASI Solunum seslerinin parametrik gösterilimi ve sınıflandırılmasının elde edilmesi için farklı yöntemler vardır. Hastalıklı ve sağlıklı durumlarda duyulan solunum seslerinin karakteristikleri birbirlerinden farklılık gösterir. Bu çalışmanın amacı, sinyal evre uyumu yöntemi ile solunum seslerinin parametrik gösterilimini elde etmektir. Solunum seslerinin frekans karakteristiklerindeki değişimlere karşı gelen sinyal evre uyumu değerleri ayırt edici bilgi verebilir. Solunum seslerinin görünge karakteristikleri iç solunum ve dış solunum evrelerinde farklılıklar gösterebilir. Bu yüzden, solunum seslerinin analizi akış sinyali kullanılarak evrelerine ayrıldıktan sonra analiz edilmiştir. Öznitelik değerlerini elde etmek için, sinyal evre uyumu işlevi her bir faz için uygulanmıştır. Sinyal evre uyumu, periyodik benzeri bir yapı sergileyen fakat periyottan periyoda rasgele değişen sinyaller için yeni bir tanımdır. Bu tanım, iki rasgele sinyal arasındaki evre uyumu işlevinden çok farklıdır. Tek bir sinyal için tanımlanmıştır. Her bir Fourier bileşeninin, zaman boyunca sabit olduğu kabul edilen gözlenmiş işaretin ortalama görüngesi civarındaki değişim miktarım ölçer. Ayrık Fourier dönüşümü (DFT) kullanılarak elde edilen kısmi evre uyumu katsayılarının değerleri sıfır ile bir değerleri arasında olabilir. Bire çok yakın değerlerin anlamı, periyottan periyoda değişimin düşük olmasıdır. Deneyler, sinyal evre uyumunun; hastalıklı solunum seslerinin sinyal evre uyumu görüngesinin, normal solumum seslerinin sinyal evre uyumu görüngesinden ayırt edilememesine rağmen, periyodik bileşen içeren solunum seslerinin tanınmasında kullanışlı bir yöntem olduğunu göstermiştir.

Özet (Çeviri)

IV ABSTRACT ANALYSIS AND CLASSIFICATION OF RESPIRATORY SOUNDS BY SIGNAL COHERENCE METHOD There are various methods to obtain the parametric representation and automatic classification of respiratory sounds. The characteristic of respiratory sounds presents differences in pathological cases from normal cases. The object of this study is to apply the signal coherence method in order to obtain feature values for parametric representation of the respiratory sounds. Signal coherence values corresponding to the variations in the frequency characteristics of respiratory sounds may give distinctive information. The characteristics of respiratory sounds may change from expiration cycle to inspiration cycle. Therefore the analysis of the sounds was performed after they were distinguished as inspiration and expiration cycles using flow signal to synchronize on these phases. Signal coherence function was applied to each cycle to obtain feature values. Signal coherence is a new definition to signals, which exhibit a periodic like structure but randomly change from period to period. This definition is very different from the coherence function between two random processes. In contrast, this signal coherence function is defined for a single signal. It measures the amount of variation in each Fourier component about its mean spectrum of the observed signal, which is assumed to be constant over time. The signal coherence values, obtained easily from the signal coherence function by using the Discrete Fourier Transform (DFT), can be between zero and one. The signal coherence values close to value one means less variation from period to period. Experiments show that the signal coherence is useful for identifying periodic events of respiratory sounds although the signal coherence spectrum of abnormal sounds produced by pathological subjects is not distinguishable from those of normal subjects.

Benzer Tezler

  1. Diagnophone: An electronic stethoscope for respiratory audio analysis

    Dıagnophone: Solunum sesi analizi için bir elektronik steteskop tasarımı

    EGE YAĞ ÇAKIR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE

  2. Solunum seslerinin sayısal olarak kaydedilmesi, analizi ve sınıflandırılması

    Digital recording, analysis and classification of respiratory sounds

    MEHMET CENK SEZGİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ. DR. MEHMET KORÜREK

  3. Solunum seslerinin analizi ve sınıflandırılması

    Analysis and classification of respiratory sounds

    TANJU ENGİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1991

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Y.DOÇ.DR. H. ÜMİT AYGÖLÜ

  4. Classification, visualization and transient analysis of respiratory sound patterns

    Solunum sesi örüntülerinin sınıflandırılması, görselleştirilmesi ve geçici rejim analizleri

    E.ÇAĞATAY GÜLER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1998

    Tıbbi BiyolojiBoğaziçi Üniversitesi

    DOÇ.DR. YASEMİN PALANDUZ KAHYA

  5. Observation, parametric modelling and classification of respiratory sounds

    Başlık çevirisi yok

    EMİN ÇAĞATAY GÜLER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1992

    BiyomühendislikBoğaziçi Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. YASEMİN P. KAHYA