Kalp seslerinin yapay sinir ağları ile sınıflandırılması
Classification of the heart sounds via artificial neural network
- Tez No: 238216
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. UÇMAN ERGÜN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Afyon Kocatepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 86
Özet
Steteskop ile dinleme hekimlerin normal ve normal dışı seyir gösteren kardiyak sistemleri ayırt etmekte kullandıkları öncelikli bir yöntemdir. Fakat steteskop ile dinleme yönteminin birçok kısıtlaması bulunmaktadır. Hekimin farklı kalp seslerini yorumlayabilmesi duyma becerisine, tecrübe ve hünerine bağlıdır. Özellikle yeni mezun ve stajyer hekimlerde tecrübe ve hüner sıkıntısı yaşanabilmekle birlikte ortam şartlarının uygun olmaması ve hasta uyumsuzluğu da teşhiste eksiklikler oluşturabilmektedir. Yaşanabilecek bu sıkıntılardan dolayı steteskop ile dinleme yani oskültasyon kalp anormalliklerinin incelenmesinde yetersiz kalmaktadır. Kalp seslerini kayıt ve incelemede daha hızlı ve etkili teşhise ihtiyaç duyulmaktadır. Bu gereksinim göz önüne alınarak yapılan bu tez çalışmasında kalp seslerini cep bilgisayarında sınıflandırabilen bir sistem tasarlanmıştır. Tasarlanan bu sistem ile klinik ortamda elektronik steteskop kullanılarak kaydedilen sesler kızılötesi teknoloji yardımıyla cep bilgisayarına aktarılabilmektedir. Daha sonra cep bilgisayarına uygun olarak yazılan program vasıtası ile seçilen bir sesin hem ses grafiği hem de ayrık Fourier dönüşümü grafiği görüntülenmekte ve sınıflandırma işlemi yapılmaktadır. Kurulan bu sistem sonucu hastadan alınan kalp sesleri doğrudan cep bilgisayarı üzerinde sınıflandırılabilecektir. Bu sayede muayene esnasında hekimin teşhisine yardımcı olabilecek sınıflandırma sonucu cep bilgisayarı üzerinden hekime ulaştırılmış olacaktır. Sistem gerçekleştirildikten sonra sınıflandırma sonuçları incelenerek yeterli başarının sağlandığı tespit edilmiştir (%91.6).
Özet (Çeviri)
Listening with stethoscope is a preferential method that the doctors use in order to differentiate normal cardiac systems from the abnormal ones that come out. On the other hand, listening with stethoscope has a number of constraints. The interpretation of these various heart sounds depends on doctor?s ability of hearing, experience and skill. Especially along with the newly graduate doctors and medical interns who have the constraints of experience and skill, there are other deficiencies in the medical diagnosis, such as inconvenient ambient conditions and patient?s disharmony. Because of the problems that can be faced, listening process with stethoscope, that is auscultation, falls behind in the search of the heart abnormalities. Thus, there is a need for faster and more effective diagnose in the record and the analysis of these heart sounds. In this thesis, the study which we took the requirements into consideration, a system has been designed that is able to classify heart sounds in the pocket computer. With the system designed, the sounds that are recorded using the electronic stethoscope in the clinical atmosphere can be transferred to the pocket computers with the help of infrared technology. Next, via a program that is compatible with the pocket computer, both sound graphic and detached Fourier conversion graphic for a chosen sound can be displayed, and the process of classification can be materialized. Thanks to the system formed the heart sounds taken from the patient can be directly classified by the pocket computer. Thanks to this, the classification result that will help the doctor diagnose in the course of examination will be transmitted to doctor through pocket computer. After the system was materialized, the classification results were examined. Finally, it was determined that satisfactory success has been achieved (91.6%).
Benzer Tezler
- Kalp seslerinin analizi ve yapay sinir ağları ile sınıflandırılması
Analysis of heart sounds and classification of by using artificial neural networks
ÖZGÜR SAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ZÜMRAY DOKUR ÖLMEZ
- Sayısal stetoskop ile elde edilen kalp ses (fonokardiyogram) sinyallerinin bölütlenmesi ve sınıflandırılması
Segmentation and classification of heart sound (phonocardiogram) signals obtained by digital stethoscope
GÜLŞEN ÇELEBİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ATİLA YILMAZ
- Classification of abnormal respiratory sounds using deep learning techniques
Solunum seslerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması
AHAMADI ABDALLAH IDRISSE
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ
- Biyomedikal seslerin analizi ve sınıflandırılması
Analysis and classification of biomedical sounds
FATMA ZEHRA GÖĞÜŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEKİR KARLIK
- Comparision of different feature extraction methods to analysis lung sound signals
Akciğer ses sinyallerinin farklı öznitelik metodları kullanılarak karşılaştırılması
GÜNEŞ GÜÇLÜ
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFatih ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEKİR KARLIK
PROF. DR. HALİL RIDVAN ÖZ