Sayısal ses işlemenin tıbbi tanıda kullanılması
Digital voice processing on medical diagnosis
- Tez No: 134507
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MEHMET ENGİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Ses analizi, akustik parametreler, dalgacık dönüşümü, yüksek dereceli istatistikler, sınıflandırma, yapay sinir ağlan
- Yıl: 2003
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 77
Özet
ÖZET SAYISAL SES İŞLEMENİN TIBBİ TANIDA KULLANILMASI ENGİN, Erkan Zeki Yüksek Lisans Tezi, Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü Tez Yönetici: Y.Doç.Dr. Mehmet ENGİN Ağustos 2003, 68 sayfa Ses hastalıklarının birçoğu sesin kalitesinde değişime sebep olur. Uzmanlar; hastalıklı seslere tam koymak için değişik invaziv yöntemler kullanmaktadır. Bu çalışmadaki analiz ile noninvaziv tam konması amaçlanmaktadır. Çalışmamızda; sesin, zaman-frekans parametreleri olan genlik perturbasyon oram, perde perturbasyon oram, sessizlik derecesi ve model tabanlı parametreler olan Teager ortalamak dalgacık dönüşüm katsayıları ve yüksek dereceli istatistikler ile öznitelik vektörleri oluşturulmuştur.. Sağlıklı veya farklı hastalık sınıflarına ait ses bölütleri, yapay sinir ağlan ile sınıflandırılmaktadır. Bu amaçla, geriye yayınım temelli çok katmanlı algılayıcı ve radyal temelli olasılık ağ yapılan kullanılmıştır. Geriye yayınım temelli ağlarda; esnek, ölçekli-eşlenik ve BFGS yöntemleri eğitim algoritmaları olarak kullanılmıştır. Benzetim çalışmaları sonucunda, ölçekli-eşlenik gradyan yönteminin en iyi sonucu verdiği bulunmuştur.
Özet (Çeviri)
vn ABSTRACT DIGITAL VOICE PROCESSING ON MEDICAL DIAGNOSIS ENGİN, Erkan Zeki MSc in Electronic Engineering Supervisor: Asst.Prof.Dr. Mehmet ENGİN August 2003, 68 pages Most voice disorders cause changes in voice quality. In order to diagnose some voice disorders, clinicians use different invasive procedures. The aim of the analysis in this study is to present a new noninvasive diagnosis. In our work, time-frequency parameters that are amplitude perturbation quotient, pitch period perturbation quotient, degree of unvoiceness and model based parameters that are Teager averages of wavelet transform coefficients and higher-order statistics have formed the feature vectors. The voice segments belonging to different pathological or normal classes, are classified by an Artifical Neural Network (ANN). To this aim, backpropagation based multilayer perceptron and radial based probabilistic networks were used. In backpropagation based multilayer perceptron network, resilient, scaled-conjugate and BFGS gradient training algorithms were used in training. According to the results of the simulation studies, scaled-conjugate gradient algorithm gave the best results. Keywords; Voice analysis, acoustic parameters, wavelet transform, higher-order statistics, classification, artifical neural networks.
Benzer Tezler
- Improved fuzzy logic based edge detection method on clinical images
Klinik görüntülerde bulanık mantık temelli iyileştirilmiş kenar tespit yöntemi
MURAT MERT ÇELEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKER ÜSTOĞLU
- Konuşma tanıma sentezleme sistemlerinin okul öncesi dönem yabancı dil eğitiminde kullanılması
Speech recognition synthesis systems for use in preschool period foreign language training
CANSEL DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NURSAL ARICI
- Novel fractional order calculus-based audio processing methods and their applications on neural networks for classification and synthesis problems
Kesirli mertebeden kalkülüs temelli yeni ses işleme yöntemleri ve bunların sinir ağları üzerinde sınıflandırma ve sentez problemlerine uygulanması
BİLGİ GÖRKEM YAZGAÇ
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜRVET KIRCI
- Sayısal filtrelerin tasarımı ve mikrobilgisayar ile gerçekleştirilmesi
Digital filter design and microprocessor implementation
HAKAN AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
1999
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MELİH CEVDET İNCE
- Aries: An LSI macro-block for digital signal processing applicationa
Başlık çevirisi yok
F. KAĞAN GÜRKAYNAK
Yüksek Lisans
İngilizce
1998
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DURAN LEBLEBİCİ