Geri Dön

Elektrokardiyogram işaretlerinin sıkıştırılması

Compression of electrocardiogram signals

  1. Tez No: 222896
  2. Yazar: MEHMET KAYA
  3. Danışmanlar: PROF.DR. TAMER ÖLMEZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Fizyoloji, Electrical and Electronics Engineering, Physiology
  6. Anahtar Kelimeler: Elektrokardiyogram, Sıkıstırma, PQRST sablonu, Electrocardiogram, Compression, PQRST Windows
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 65

Özet

Veri sıkıstırma, hem veri saklama hem de iletisim alanında büyük kolaylıklar saglamaktadır. Bu yolla, aynı ortamda daha fazla bilgi saklanabilmekte veya aynı bant genisliginde daha fazla bilgi daha kısa sürede gönderilebilmektedir. Bu çalısmada elektrokardiyogram (EKG) isaretlerini sıkıstırma algoritmaları incelenmistir. Dönüsüm teknikleri ile sıkıstırma algoritmalarından Ayrık Kosinüs Dönüsümü (AKD) ve Ayrık Dalgacık Dönüsümü (ADD) ile sıkıstırma yapılmıs ve performansları karsılastırılmıstır. Daha sonra literatürde en sık kullanılan gerçek zaman algoritmalarından, ZO, AZTEC, İyilestirilmis AZTEC, Dönüm Noktası (TP), SAPA-1 ve SAPA-2 teknikleri kullanılarak sıkıstırma gerçeklenmis ve performansları belirtilmistir. Son bölümde QRS dedeksiyonu ile PQRST sablonu olusturularak PQRST pencerelerinin PQRST sablonlarına benzerliklerine baglı olarak kodlama yapılarak EKG isaretlerini sıkıstırmada yeni bir teknik önerilmistir.

Özet (Çeviri)

Data compression is really useful for data storage and data transmission area. Large amount of data can be stored or transmitted by data compression. In this study, a variety of data compression techniques for ECG signals are presented. From transformation techniques, Discrete Cosine Transform and Discrete Wavelet Transform are presented. Then from real time compressions Algorithms, ZOI, AZTEC, Modified AZTEC, Turning Point (TP), Sapa1, Sapa2 algorithms are presented and their performances are compared. At last part, an alternative ECG compression algorithm was developed. Here, PQRST window was defined by QRS detection algorithm and coded PQRST segments respect to similarities of PQRST segments with PQRST window.

Benzer Tezler

  1. Elektrokardiyogram işaretlerinin derin sinir ağlarına dayalı sıkıştırılması

    Compression of electrocardiogram signals based on deep neural networks

    TAHİR BEKİRYAZICI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN GÜRKAN

  2. Biyolojik işaretlerin temel tanım ve zarf fonksiyonları ile modellenmesi

    Modelling biological signals via signature and envelope functions

    HAKAN GÜRKAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ALİ NUR GÖNÜLEREN

  3. EKG işaretlerinin sıkıştırılması

    ECG signal compression

    MUSTAFA NAMDAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. OĞUZ KUCUR

  4. Wavelet transform based electrocardiogram compression and comparison with DCT/DST methods

    Elektrokardiogram işaretlerinin dalgacık dönüşümü yöntemi ile sıkıştırılması ve DCT/DST metodlarıyla karşılaştırılması

    MUSTAFA NAMDAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    BiyomühendislikBoğaziçi Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİL ÖZCAN GÜLÇÜR