Geri Dön

Biyomedikal işaretlerin ayrıştırılması

Separation of biomedical signals

  1. Tez No: 222961
  2. Yazar: ÇİĞDEM SERDENGEÇTİ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. MEHMET ENGİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Kör kaynak ayrıştırması, fetal EKG, bağımsız bileşenler analizi, izdüşüm tabanlı yöntem, karmaşıklık tabanlı yöntem, dalgacık dönüşümü, gürültü temizleme, Blind source separation, fetal ecg(fecg), independent component analysis(ica), projection pursuit, complexity pursuit, wavelet transformation de-noising
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 73

Özet

Vücut yüzeyinden örselemesiz yöntemlerle alınan biyomedikal işaretler, gürültü ve diğer fizyolojik işaretlerle karışma sorunları içerirler. Fetal EKG çıkartımında bu iki sorunla belirgin şekilde karşılaşılır. İşlem sırasında, elektrotlar anne karnına yerleştirilir. Dolayısıyla anneye ait güçlü EKG işaretleri, fetal EKG üzerinde bastırıcı etki yapar.Karışmış ve gürültülü biyomedikal işaretlerde, ayrıştırma amacıyla genellikle Kör kaynak Ayrıştırması yöntemi, gürültü temizleme amacıyla da Dalgacık Dönüşümü Tabanlı yöntem tercih edilmektedir.Bu çalışmada amaç, Kör Kaynak Ayrıştırması yönteminin üç farklı yaklaşıma sahip algoritmalarını kıyalasyarak fetal EKG çıkartımı için en uygun olanı saptamaktır. Bağımsız bileşenler analizi, izdüşüm tabanlı yöntem ve karmaşıklık tabanlı yöntem olarak adlandırılan bu algoritmalar EKG işaretlerinden elde edilen yapay karışımlar üzerinde ve gürültü eklenerek sınanmıştır. Daha sonra dalgacık dönüşümü yöntemi, işaretlerdeki gürültüyü temizleme amaçlı olarak kullanılmıştır. Bir sonraki aşamada, uygulamalar sonucunda düşük hata oranı veren algoritmalar fetal EKG çıkartımı için kullanılmıştır.

Özet (Çeviri)

Biomedical signals taken from body surface by non-invasive methods include problems such as mixing with other physiological signals and noise. These problems appear evidently during the extraction of fetal ECG. Electrods are placed on mother abdomen in this process. Therefore the signal is contaminated by maternal ECG signal and noise.Blind Source Separation (BSS) is a new and most commonly used method on biomedical signals separation. Wavelet Transformation based de-noising method has good performance on de-noising biomedical signals.In this study, the purpose is to determine the best algorithm for fetal ECG extraction. As the first step, artificially mixed ECG signals were used. Three main algorithms of BSS; Independent Component Analysis, Projection Pursuit and Complexity Pursuit were compared for this purpose. Wavelet Transformation based de-noising was chosen as de-noising method. The algorithms which had best results and least error on artificially mixed ECG signals were used for fetal ECG extraction.

Benzer Tezler

  1. Çok bileşenli işaretlerin zaman-frekans analizi için yeni bir yaklaşım: İç içe geçmiş Fourier ayrıştırma yöntemi

    A new approach for time-frequency analysis of multicomponent signals: Interwoven Fourier decomposition method

    MEHMET DOĞAN ELBİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiPamukkale Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYDIN KIZILKAYA

  2. Çok amaçlı optimizasyon yöntemleri ile işaret ayrıştırma

    Signal separation with multi-objective optimization methods

    HÜSAMETTİN ÇELİK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NURHAN KARABOĞA

  3. Detection of human vital signs through obstructive barriers using UWB GPR

    Engel arkası hayati bulguların geniş bantlı yere nüfus eden radar ile tespiti

    CANSU BÜYÜKHAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATMA İNCİ ÇİLESİZ

    YRD. DOÇ. DR. SAEID KARAMZADEH

  4. Holter EKG işaretleri üzerinden otomatik atrial fibrilasyon tespiti

    Automatic atrial fibrillation detection on holter ECG signals

    ANIL CAN GÜZELER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAkdeniz Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SÜLEYMAN BİLGİN

  5. ZigBee teknolojisinin araştırılması ve biyomedikal işaretlerin iletimine ilişkin örnek bir uygulama

    Research on ZigBee technology and a sample application on the transmission of biomedical signals

    AZİZ ERTEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET SİRAÇ ÖZERDEM