Kalp seslerinin pasif akustik görüntülenmesi ve hastalık tespiti
Pasif acoustic imaging of heart sounds and disease determination
- Tez No: 150123
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. YETKİN TATAR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Heart Sounds, Phonocardiogram, AR Signal Modeling, Wavelet Transform, High Order Spectral Estimation, Microphone Array, Array Signal Processing. XII
- Yıl: 2004
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 119
Özet
ÖZET Doktora Tezi KALP SESLERİNİN PASİF AKUSTİK GÖRÜNTÜLENMESİ VE HASTALIK TESPİTİ Burhan ERGEN Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektrik-Elektronik Anabilim Dalı 2004, Sayfa: 107 Bu çalışmada, kalp rahatsızlıklarının invasiv olmayan yöntemlerle belirlenmesi için kalp seslerini içeren fonokardiogram (FKG) işaretleri üzerine çalışılmıştır. Farklı işaret işleme yöntemleri ile işaretlerin analizleri yapılarak, kalp hastalıkların belirlenmesinde yöntemlerin uygunluluğu araştırılmıştır. Kalp seslerinin alımı için çok kanallı bir FKG kayıt cihazı sunulmuş ve bu sistemden alınan veriler ile göğüs üzerinden kalp sesi kaynaklarının yerlerinin belirlenmesi çalışması yapılmıştır. Tezin ilk kısımlarında, normal ve normal olmayan işaretleri ayırt etmek için FKG işaretlerinin frekans spektrumlan ve zaman-frekans dağılımları farklı yöntemlerle analiz edilmiştir. Bu amaçla işaretlerin geleneksel Fourier tabanlı ve işaret modellemeye dayalı AR (autoregressive) spektrum kestirim yöntemleri güç frekans spektrumlan elde edilmiştir. Yapılan analizlerde, AR spektrum kestirim yöntemi geleneksel spektrum kestirim yöntemlerine göre FKG işaretlerinin frekans bileşenlerini belirlemede daha etkin olduğu belirlenmiştir. Fizyolojik işaretler olmaları nedeniyle FKG işaretleri, doğrusal olmayan ve Gauss dağılımına uymayan ilave bilgi içermesi açısından yüksek dereceden spektrum kestirim yöntemleri ile incelenmiştir. Yüksek dereceden moment kullanımı ile elde edilen kestirimler, Fourier ve AR modelleme ile elde edilen spektrum kestirimleri ile karşılaştırıldıklarında, FGK işaretlerinin üreten kardiovasküler sistemin doğrusal olmayan davranış gösterdiği ve FKG işaretlerinin Gauss dağılımlı olmayan ilave bilgi içerdiği belirlenmiştir. FKG işaretlerinin zaman-frekans analizlerinde, kalp sesleri ve üfürümlerin anlık frekanslarının kalp kapağı rahatsızlığına bağlı olarak anlık frekanslarının değiştiği belirlenmiştir. Bu analizlerde, Zaman-frekans sunumlarını elde etmek için Fourier tabanlı spektrogram ve Sürekli rxDalgacık Dönüşümü (SDD) yöntemleri kullanılmıştır. SDD yöntemi ile elde edilen zaman- frekans sunumları, spektrogram yaklaşımından elde edilen sunumlara göre zaman-frekans çözünürlüğü açısından üstünlük göstermiştir. SDD yönteminde, dalgacığa göre elde edilen zaman-frekans sunumu farklılaştığından, FKG işaretlerinin analizi için en iyi çözünürlükte ve doğrulukta sunum veren dalgacık türü belirlenmiştir. Çok kanallı FKG işaret alımı sistemi, 10x10cm boyutlarında platform 4x4 ızgara üzerine yerleştirilmiş 16 minyatür elektret mikrofon kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Çok kanaldan alınmış işaretler ve dizi işaret işleme teknikleri kullanılarak göğüs üzerinden, kalp sesi üreten kaynakların yerlerinin tespiti çalışması yapılmıştır. Dizi işleme tekniği açısından yakın alan kabulleri yapılarak, MUSIC (Multiple Signal Classification) yöntemi yardımıyla çeşitli derinlikler için ses kaynağı yeri kestirim görüntüleri elde edilmiştir. Kalp sesleri görüntüleri, sistol ve diastol görüntülerine göre daha dar ve ses kaynaklarının yerleri belirgin olarak elde edilmiştir. Anahtar Kelimeler : Kalp Sesleri, Fonokardiogram, AR İşaret Modelleme, Dalgacık Dönüşümü, Yüksek Dereceden Spektrum Kestirimi, Mikrofon Dizisi, Dizi İşleme.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT PhD Thesis PASSIVE ACOUSTIC IMAGING OF HEART SOUNDS AND DISEASE DETERMINATION Burhan ERGEN Fırat University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Electrical and Electronics Engineering 2004, Page: 107 In this study, it is studied on phonocardiogram (PCG) signals comprising the heart sounds in order to determine heart disease by non-invasive methods. Analyzing the signal by different methods, it is examined the appropriateness of the methods in the determination of the heart diseases. A multiple channel FKG recording instrument is presented to acquire the heart sounds and the heart sound localizations on chest wall is studied using the data received from this system. In first parts of the thesis, the frequency spectra and time-frequency distributions of the PCG signals are analyzed by using different methods to be able to distinguish normal and abnormal signals. The power spectrums of the signals are obtained using traditional Fourier based and AR (autoregressive) based signal modeling estimation methods for this purpose. In the analysis, it is found that AR spectral estimation method is more effective than the traditional spectral estimations to determine the frequency components of FKG signals. Since FKG are physiological signals containing additional non-linear and non-Gaussian information, they are analyzed using high order spectral estimation methods. When the spectral estimations obtained from high order moments are compared to the spectral estimations using Fourier transform and AR modeling, it is determined that FKG signals contain additional non- Gaussian information and the cardiovascular system generating FKG signals shows non-linear attributes. XIIn the time-frequency analysis of FKG signals, it is determined that the instantaneous frequencies of the heart sounds and murmurs are changed instantaneously depending on the heart valve diseases. In this analysis, Fourier based spectrogram and Continuous Wavelet Transform (CWT) methods are used to obtain time-frequency representations. The representations obtained using CWT methods have shown the superiority to the those of spectrogram approach in respect of resolution in time and frequency. Since the time-frequency representations are changed related to the wavelet type used in CWT method, it is investigated that the wavelet type gives the presentation having best resolution and reliability. The multiple channel FKG recording system is realized using 16 miniature electret microphones arranged in 4x4 grids on 10x1 Ocm platform. The heart sound localization on chest wall is studied using the data received from this system and array signal processing techniques. Assuming near field in point of array signal processing techniques, the images indicating the sounds sources for different depth by using Multiple Signal Classification (MUSIC) method have been obtained. It is the images of the heart sounds are narrower and more evident than the images of systole and diastole.
Benzer Tezler
- A new hardware for cardiac passive acoustic localization
Kardiyak pasif akustik konumlandırma için yeni bir donanım tasarımı
YAHYA CİVELEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2005
BiyomühendislikBoğaziçi ÜniversitesiBiyomühendislik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZCAN GÜLÇÜR
- İşyerlerinde aktif gürültü kontrol yöntemi ile gürültü seviyesinin azaltılmasına ilişkin bir sistemin geliştirilmesi
Developing A system for reducing the noise level by using active noise control method in workplaces
TOLGA ÖZKAN
Doktora
Türkçe
2021
Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileriİstanbul Gedik Üniversitesiİş Sağlığı ve Güvenliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA YAĞIMLI
- Kalp seslerinin web 2.0 temelli internet ortamında analiz edilmesi
Analysis of heart sounds in web 2.0 based internet
AHMET BIRTIL
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAfyon Kocatepe ÜniversitesiBilgisayar Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. UÇMAN ERGÜN
- Kalp seslerinin yapay sinir ağları ile sınıflandırılması
Classification of the heart sounds via artificial neural network
GÜR EMRE GÜRAKSIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAfyon Kocatepe ÜniversitesiBilgisayar Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. UÇMAN ERGÜN
- Kalp seslerinin segmentasyonu ve sınıflandırılması
Segmentation and classification of heart sounds
CEYDA BOZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiManisa Celal Bayar ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YÜCEL KOÇYİĞİT