Geri Dön

Wheeze detection in respiratory sounds via statistical signal modeling

Solunum sinyallerindeki üfürümün istatiksel sinyal modelleme ile sezimi

  1. Tez No: 246288
  2. Yazar: SERGÜL AYDÖRE
  3. Danışmanlar: DOÇ. M. KIVANÇ MIHÇAK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Solunum bozuklukları, İstatistiksel teknikler, Respiration disorders, Statistical techniques
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

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

  1. Solunum seslerinin analizi ve sınıflandırılması

    Analysis and classification of respiratory sounds

    TANJU ENGİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1991

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Y.DOÇ.DR. H. ÜMİT AYGÖLÜ

  2. Classification and detection of wheezes in respiratory sounds

    Solunum seslerinde bulunan hırıltı seslerini sınıflandırma ve tesbit etme

    ÇAĞLAYAN ŞERBETÇİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEYNEP YASEMİN KAHYA

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İPEK ŞEN

  3. 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

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEYNEP YASEMİN KAHYA

  4. Konya Eğitim ve Araştırma Hastanesi Çocuk Servisi'nde takip edilen bronşiyolitli hastaların laboratuvar ve radyoloji bulguları ile tedavi sonuçlarının araştırılması

    Researching evaluation of laboratory and radiology findings and treatment results of patients with bronchiolitis followed in Konya Health Practice and Research Hospital Pediatrics Service

    ELİF SOMUNCU

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ CÜNEYT UĞUR

  5. Hışıltılı çocuklarda demografik özellikler ve atakları etkileyen faktörler

    Demographic characteristics and the risk factors affecting attacks in wheezy infants

    HATİCE ARSLAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıDokuz Eylül Üniversitesi

    Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NEVİN UZUNER