Doppler işaretlerinin dalgacık dönüşümü ve fraktal boyut kullanarak yapay sinir ağları ile sınıflandırılması
Classification of doppler signals with artificial neural networks using wavelet transform and fractal dimension
- Tez No: 246962
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İBRAHİM TÜRKOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Biyomedikal işaret işleme, Doppler ultrason, Dalgacık dönüşümü, Fraktal boyut, Yapay sinir ağları, Biomedical Signal Processing, Doppler Ultrasound, Wavelet Transform, Fractal Dimension, Artificial Neural Network
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 99
Özet
Son zamanlarda dolaşım sisteminde çeşitli fonksiyon bozukluklarına, damar tıkanıklığı, damar daralması ve genişlemesine oldukça sık rastlanmaktadır. Bu tür problemler sonucunda ciddi rahatsızlıklar ortaya çıkmakta ve kan akışı problemleri ölüm sebebi olabilmektedir. Bu tür ölümcül vakaları ortadan kaldırmak amacıyla, rahatsız olduğu düşünülen vücut bölgesinin analiz edilmesine dayanan Doppler Ultrason Tekniği kullanılmakta ve hastaya herhangi bir cerrahi müdahalede bulunulmamaktadır.Bu tez çalışmasında, doppler kalp işaretlerinin sınıflandırılması için örüntü tanıma temelli yeni bir uygulama yaklaşımı önerilmiştir. Önerilen yöntemde özellik çıkarma sürecinde dalgacık dönüşümü ve fraktal boyut hesaplaması, sınıflama sürecinde ise geri yayılım yapay sinir ağı kullanılmıştır. Sınıflama sonuçlarında %85 doğru sınıflama başarımı elde edilmiştir. Elde edilen bu sonuçlar [7] referansındaki entropi hesaplama içerikli çalışma sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Buna göre; entropi hesaplama tekniğinin fraktal boyut hesaplama tekniğinden daha güvenilir sonuçlar ürettiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Recently, functional corruptions in circulation system, embolism, venoconstriction and vasolidation have been coincided very often. As a result of these problems, severe ilnesses have occured and bloodstream problems can cause to death. To prevent these illness of fatal cases, The Ultrasonic Doppler Technique, based on analysing the body area where is considered to be diseased, is used without any surgical operation to patient.In this study, a new practical approach, based on feature extraction to classify Doppler Heart Signs, has been suggested. In this approach, wavelet transform and fractal dimension calculating is used in feauture extraction process and backpropagation artificial neural network is used in classification process. At the end of study, 85% accurate classification success has been obtained. Obtained results have been compared with the results of entropy calculation refers to reference [7]. Accordingly, it is proved that entropy calculation technique produces more reliable results than fractal dimension calculating technique.
Benzer Tezler
- Kardiyak Doppler işaretleri analiz ve sınıflandırma sistemi: KARDİAS
Cardiac Doppler signal analyzer and classifier system: KARDIAS
TANER TOPAL
Doktora
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Sistemleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İNAN GÜLER
- A mathematical analysis of cerebral emboli detection:Wavelets and convolutional neural networks
Cerebral emboli tespitinin matematiksel analizi: Dalgaciklar ve evrisimli sinir agları
AB WAHEED LONE
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİZAMETTİN AYDIN
- Radar Doppler işaretleri ile otomatik hedef tanıma
Automated target recognition by using radar Doppler signals
SERHAT COŞAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. İBRAHİM TÜRKOĞLU
- Analysis of quadrature doppler signals with a modified dual-tree complex wavelet transform
Quadrature doppler işaretlerin modifiye edilmiş çift-ağaç kompleks dalgacık dönüşümü ile işlenmesi
GÖRKEM SERBES
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBahçeşehir ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. NİZAMETTİN AYDIN
- Doppler işaretlerinin zaman frekans analizi
Başlık çevirisi yok
ÖMER BAYBORA AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGebze Yüksek Teknoloji EnstitüsüElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NİZAMETTİN AYDIN