Wheeze detection in respiratory sounds via statistical signal modeling
Solunum sinyallerindeki üfürümün istatiksel sinyal modelleme ile sezimi
- Tez No: 246288
- Danışmanlar: DOÇ. M. KIVANÇ MIHÇAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 60
Özet
Bu çalışmanın amacı astım ve KOAH hastalarından alınmış olan solunum sesisinyallerindeki üfürümlü ve üfürümsüz bölgelerin sezimidir. Üfürümlü sinyaller sinüsbenzeri özellik gösterdiklerinden dolayı, zaman-sıklık uzayında üfürümsüz sinyallerdenfarklı özellikler gösterirler. Bu bağlamda, sezim için Renyi entropisi, f50/f90oranı ve ortalama kesme düzensizliği öznitelikleri tanımlanmıştır. Her üfürümlü veüfürümsüz bölgeler için hesaplanmış olan öznitelikler üzerinden iki yöntem önerilmiştir.Ilk yöntemde (çok boyutlu yöntem), üç boyutlu uzayda dağılmış olan üfürümlü veüfürümsüz bölgelerin normal dağılım sergiledikleri kabul edilmiştir. Bu iki farklı normalrasgele vektörler için karar kuralı önerilmiştir. ?Ikinci yöntemde (tek boyutlu yöntem),üç boyutlu veri Fisher Çözümleme tekniği ile iki sınıfın en iyi ayrıldığı tek boyutaindirgenmiş ve bu tek boyutlu verinin de normal dağılım gösterdiği kabul edilmiştir.Daha sonra bu iki farklı normal rasgele degişkenleri için bir karar kuralı önerilmiştir.Sonuç olarak, yanlış red ve yanlış kabul değerlerinin toplamı dikkate alındığında, ikiyöntem için de elimizdeki veriler üzerinden hesaplanan en küçük hata olasılığı 0.045olarak bulunmuştur. Bu değerin üst sınırı çok boyutlu yöntem için ve tek boyutluyöntem için sırasıyla 0.09 ve 0.10 olarak bulunmuştur.
Özet (Çeviri)
The aim of this study is detection of wheeze and non-wheeze epochs within respiratorysound signals acquired from patients with asthma and COPD. Since a wheezesignal, having a sinusoidal waveform, has a different behavior in time-frequency domainfrom that of a non-wheeze signal, the features selected for detection are Renyientropy, f50/f90 ratio and mean-crossing irregularity. Upon calculation of these featuresfor each wheeze and non-wheeze portion, two approaches are proposed. In thefirst approach (multi-dimensional approach) the whole data scattered as two classesin three dimensional feature space are assumed to be Gaussian distributed. Then, adecision rule is applied for two different Gaussian random vectors. In the second approach(one-dimensional approach) the three dimensional data are projected onto thesingle dimensional space that separates the two classes best by using Fisher DiscriminantAnalysis (FDA). These one-dimensional data are also assumed to be Gaussiandistributed. Then, a decision rule is applied for two different Gaussian variables. Finallywhen the total number of false positives and false negatives are considered, theminimum value of probability of error over the data set is found to be 0.045 for bothapproaches and the Chernoff upper bounds for this error are found as 0.09 and 0.10for multi and one-dimensional approaches, respectively.
Benzer Tezler
- Classification and detection of wheezes in respiratory sounds
Solunum seslerinde bulunan hırıltı seslerini sınıflandırma ve tesbit etme
ÇAĞLAYAN ŞERBETÇİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiSistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEYNEP YASEMİN KAHYA
DR. ÖĞR. ÜYESİ İPEK ŞEN
- Design of a system for diagnosis of lung diseases using pulmonary sounds
Solunum seslerini kullanarak akciğer hastalıklarını tespit eden elektronik sistem tasarımı
ERMAN KÖMÜRCÜ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEYNEP YASEMİN KAHYA
- Solunum seslerinin analizi ve sınıflandırılması
Analysis and classification of respiratory sounds
TANJU ENGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
1991
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiY.DOÇ.DR. H. ÜMİT AYGÖLÜ
- Doktor tanılı astıma veya tekrarlayan hışıltı atağı öyküsüne sahip çocuklarda dijital hışıltı dedektörü ile hışıltı tespiti ve etkinliğinin değerlendirilmesi
Evaluation of wheeze detection and effectiveness with a digital wheeze detector in children diagnosed with doctor-diagnosed asthma or a history of recurrent wheezing attacks
ABDULMELİK BUCAK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Çocuk Sağlığı ve Hastalıklarıİstanbul Medeniyet ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ARGA
DR. AYTAÇ GÖKTUĞ
- Pamuk iplik fabrikası çalışanlarında solunum sistemi belirtileri, cilt testi serbest radikal, antioksidan ve serum prolidaz aktivite düzeylerinin araştırılması
Research on respiratory system symptoms, skin test, free radical, antioxidants and serum prolidase activity levels in cotton thread factory workers
ZAFER ÖRNEK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2004
Göğüs HastalıklarıSüleyman Demirel ÜniversitesiGöğüs Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF.DR. AHMET AKKAYA