Fonokardiyogram kayıtlarındaki S1-S2 seslerinin dalgacık enerjileri ile bölütlenmesi
Segmentation of S1-S2 sounds in phonocardiogram records using wavelet energies
- Tez No: 252285
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ZÜMRAY DOKUR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyomühendislik, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Bioengineering, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 172
Özet
Bu çalışmada, 16 farklı tip kalp sesi kayıtları içerisindeki S1-S2 seslerinin bölütlenmesi için, çok-bant dalgacık enerjisi (DDE) kullanılarak geliştirilen yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntemde, normalize edilen kalp sesi işaretleri, dalgacık dönüşümü kullanılarak filtrelenmiş, daha sonra çok-bant dalgacık enerjisi metodu kullanılarak S1-S2 sesleri bölütlenmiştir. Önerilen yöntemin dışında, karşılaştırma amacıyla, iki farklı yöntem daha incelenmiştir. Bu yöntemler, çok-bant dalgacık Shannon enerjisi (DSE) kullanılarak yapılan bölütleme yöntemi ve homomorfik filtreleme (HMF) ile yapılan bölütleme yöntemidir. Bu üç yöntem içerisinde en iyi başarım yüzdesini, S1-S2 sesleri için sırasıyla %91 ve %89'luk yüzdelerle DDE yöntemi vermiştir. Ayrıca bu üç yöntemin, kalp seslerinin gürültüye maruz kalması durumunda, gürültüden etkilenip etkilenmeyeceği de incelenmiş olup, HMF yöntemine göre DDE ve DSE yöntemlerinin gürültüden çok daha az etkilendiği gözlenmiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, multi-band wavelet energy (WTE) method was proposed for the segmentation of S1-S2 sounds in 16 different HS types. After normalizing the heart sound, the signal is filtered by using wavelet transform, after than S1-S2 sounds are segmented by using multi-band wavelet energy method. For comparison, besides the method which is proposed, two different methods are investigated. One of them is segmentation of S1-S2 sounds using multi-band wavelet Shannon energy (WSE) method and the other is segmentation of S1-S2 sounds using homomorphic filtering (HMF) method. The highest performances are achieved by the proposed WTE method; 91% and 89% segmentation accuracies are obtained for S1 and S2 sounds, respectively. The methods? robustness to noise was also analysed and it was observed that WTE and WSE methods were less affected from the noise in compare with HMF method.
Benzer Tezler
- Normal ve patolojik kalp ses kayıtlarının zaman-frekans temelli otomatik sınıflandırılması
Time-frequency based automatic classification of normal and pathologic heart saound recordings
HASAN ZAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULNASIR YILDIZ
- Kardiyovasküler rahatsızlıkların yapay öğrenme yöntemleriyle teşhisi
Diagnosis of cardiovascular disorders by machine learning methods
ALİ FATİH GÜNDÜZ
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMED FATİH TALU
- Categorization of normal and abnormal heart ryhtms from phonocardiogram signals
Fonokardiyogram sinyallerinden normal ve anormal kalp ritimlerinin sınıflandırılması
SULTAN ASLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SAMİ ARICA
- Kalp sesiyle (fonokardiyogram ile) kimlik doğrulama
Heart sound (phonocardiogram) in identity verification
FAKHER TAFAKHERI
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesiİleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN ŞAKİR BİLGE
- 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