EKG işaretlerinin sıkıştırılması
ECG signal compression
- Tez No: 165207
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. OĞUZ KUCUR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Veri Sıkıştırma, EKG, Dalgacık Dönüşümü, Ayrık Kosinüs Dönüşümü, Dalgacık Paket Dönüşümü, Data Compression, ECG, Wavelet Transform, Discrete Cosine, Transform, Wavelet Packet Transform
- Yıl: 2006
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 110
Özet
ÖZET EKG (Elektrokardiogram) işaretlerinin sıkıştırılmasındaki amaç, sayısal hale getirilmiş EKG işaretlerinin miktarını (veri yoğunluğunu) mümkün olduğu kadar azaltmaktır. Bu işlemi gerçeklerken, klinik olarak kabul edilebilir işaret kalitesi muhafaza edilmelidir. Bu çalışmada, Ortonormal Dalgacık Dönüşümü ve düzgün kuantalama temelli, bir EKG verisi sıkıştırma yöntemi incelenmiştir. Bu yöntemde, yüksek sıkıştırma oranlan ve düşük uygulama karmaşıklığı, daha önceden belirlenmiş PRD (Percent Root Mean Square Difference) parametresi ile birlikte garanti edilmiştir. Üzerinde çalışılan, EKG işaretlerinin sıkıştırılması algoritmalarından biri de ayrık kosinüs dönüşümü metodudur. Çok az sayıda katsayı bileşeni ile birlikte, işaret enerjisini tutmakta başarılı olduğu için, EKG işaretlerinin sıkıştırılmasında, kullanılan bir yöntem olarak başvurulmuştur. Bu açıdan, veri sıkıştırma uygulamalarında kullanılan esnek ve uygun bir algoritmadır. Son olarak, dalgacık paket dönüşümü üzerinde durulmuştur. Dalgacık paket yöntemi, işaretlerin daha zengin ve de ayrıntılı analiz edilmesini sağlayan, genelleştirilmiş bir dalgacık ayrıştırma metodudur. Amaç, EKG işareti hakkında en fazla bilgi içeren, EKG işaretini en iyi tanımlayabilen, işaret tekrar elde edildiğinde oluşan hatanın minimum olduğu, mümkün olduğunca az sayıda dönüşüm katsayılarını içeren alt kümeler elde etmek ve veri tabanında işareti sıkıştırılmış olarak tutmaktır. Sıkıştırma performansının karşılaştırılması için genel olarak PRD ve ÇR (Compression Ratio) parametreleri kullanılır. Farklı 4 EKG işareti için sonuçlar raporlanmıştır. Her üç teknikte de CR artarken PRD de artmaktadır. Genel olarak en yüksek CR değerleri dalgacık dönüşümü ile elde edilirken, en düşük PRD değerleri dalgacık paket dönüşümü ile elde edilmektedir. Dalgacık dönüşümü, bu üç teknik arasında yeterince yüksek CR ve yeterince düşük PRD değerlerini sağlaması bakımından en iyi tekniktir.
Özet (Çeviri)
VI SUMMARY The aim of electrocardiogram (ECG) data compression is to reduce the amount of digitized ECG data as much as possible with reasonable implementation complexity while maintaining clinically acceptable signal quality. In order to achieve this goal an ECG data compression method is studied which is based on orthonormal wavelet transform and a uniform quantization strategy by which a predetermined percent root mean square difference (PRD) can be guaranteed with high compression ratio and low implementation complexity. As a second method, Discrete Cosine Transform (DCT) is studied in order to compress the digital ECG signal. Because of keeping the energy of the signal with a few coefficient components successfully DCT is an appropriate and flexible method used for the application of data compression. The last method that is implemented is the wavelet packet transform. The wavelet packet method is a generalization of wavelet decomposition that offers a wider range of possibilities for signal analysis. The aim is to get subsets of transform coefficients that contain more information and define the original ECG signal well, creates minimum error when the signal is reconstructed, keep the signal in compressed form in database. In order to make the results quantitatively comparable to other ECG compression methods, here, the most common numerical metrics of PRD and Compression Ratio (CR) are used. CR is used to measure the compression efficiency. PRD gives information about the performance of the compression scheme and distortion measured. The results belonging to the 4 different ECG signals are reported. In each technique, PRD increases as CR increases. In general, as the highest CR values are obtained with the wavelet transform; the lowest PRD values are obtained with the wavelet packet transform. Among these three techniques, the wavelet transform is the best compromise in terms of high enough CR values and low enough PRD values.
Benzer Tezler
- Multilead ECG data compression by multirate signal processing and transform domain coding techniques
Başlık çevirisi yok
M.CENGİZ AYDIN
Yüksek Lisans
İngilizce
1991
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiDOÇ.DR. A. ENİS ÇETİN
- Elektrokardiyografik işaretlerin yarkar ve tablo temelli yarkar yöntemleriyle sıkıştırılması
Başlık çevirisi yok
CEMAL BAKİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET KORÜREK
- EKG işaretlerinin gerçek zamanda nicemlenerek sıkıştırılması
Real-time ECG compression using quantization
MUSTAFA ÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Sistemleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET ENGİN
- Elektrokardiyogram işaretlerinin derin sinir ağlarına dayalı sıkıştırılması
Compression of electrocardiogram signals based on deep neural networks
TAHİR BEKİRYAZICI
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN GÜRKAN
- Elektrokardiyogram işaretlerinin sıkıştırılması
Compression of electrocardiogram signals
MEHMET KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. TAMER ÖLMEZ