Geri Dön

EKG sinyallerinin analizi ile bazı kalp hastalıklarının tespiti

Detection of some heart diseases by analysing ECG signals

  1. Tez No: 282712
  2. Yazar: ONUR ALPTEKİN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AYDIN AKAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyomühendislik, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Bioengineering, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 105

Özet

Bu çalışmada bilgisayar ortamına aktarılan EKG sinyalleri üzerinden Atrial Olgunlaşmamış Atım (PAC) ve Ventriküler Olgunlaşmamış Atım (PVC) aktivitelerinin tespitlerinin gerçekleştirilmesi amaçlanmıştır. Çalışmayı üç bölümde incelemek mümkündür. Birinci bölümde dolaşım sistemi anatomisi, dolaşım sistemi fizyolojisi, elektrokardiyografi temelleri, PAC ve PVC atımlarının tanımları ve özellikleri ile ilgili bilgiler verilmiştir. İkinci bölümde EKG sinyallerini yükseltip bilgisayar ortamına aktaran sistem ile ilgili tasarım çalışmaları anlatılmıştır. Enstrumantasyon yükselteçleri ile ilgili genel bilgiler anlatılmış, bu bilgiler ışığında gerçekleştirilen sistem hakkında bilgiler verilmiştir. Yükseltilmiş olan analog sinyalin sayısal sinyale dönüştürülmesini ve bu sinyalin bilgisayar ortamına aktarılmasını sağlayan donanım hakkında bilgiler verilmiştir. Üçüncü bölümde bilgisayar ortamına aktarılmış olan EKG verilerinin Matlab yazılımı yardımı ile analiz, filtreleme, yeniden örnekleme, kayıt, ve görüntüleme işlemlerini gerçekleştiren arayüz tasarımı sunulmuştur. Ayrıca bu bölümde PAC ve PVC atımlarının tespiti için geliştirilen algoritmalar da tanıtılmıştır. En son bölümde yapılan çalışma ile ilgili değerlendirmeler verilmiştir.

Özet (Çeviri)

In this study, to give a new perspective for the detection of Premature Atrial Contraction (PAC) and Premature Ventricular Contraction (PVC) disorders in ECG signas is purposed. The study is seperated in three parts. In the first part the anatomy and the physiology of cardiovascular system, fundamentals of electrocardiography, PAC and PVC beat characteristics are detailed. In the second part, basic knowledge about instrumentation amplifiers and the circuit designs for the amplification of ECG signals are explained. The conversion proccess of the amplificated analog signal to the digital signal is detailed. In the third part, the user interface developed for analysing, filtering, up-down sampling, recording and monitoring in Matlab is explained. The algorithms for the detection of PVC and PAC activities are detailed. In the last part a general overwiev and evaluation for the study is given.

Benzer Tezler

  1. A new method for QT interval analysis of ECG signals based on Gaussian mixture model and neural network

    Gauss karışım modeli ve yapay zeka tabanında EKG'nin QT zaman aralığının tespiti üzerine yeni bir metot

    MEHMET İŞCAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    BiyoistatistikYıldız Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FARUK YİĞİT

    YRD. DOÇ. DR. CÜNEYT YILMAZ

  2. Yapay zekâ tabanlı elektrokardiyografi sinyali ile kan basıncı tespiti

    AI-based blood pressure detection with electrocardiography signal

    DERYA KANDAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUHAMMED KÜRŞAD UÇAR

  3. Telemedikal elektrokardiyografi sinyallerin yapay sinir ağları ile değerlendirilmesi

    Evaluation of telemedical electrocardiograph signals using artificial neural network

    YASHAR M. JWMAH

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUNQİTH SALEEM DAWOOD

    PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN

  4. Epilepsy seizure detection in eeg signals using wavelet transforms and support vector machines

    Dalgacık dönüşümü ve destek vektör makineleri kullanarak epilepsi nöbeti tanıma

    AWIN MAHMOOD SALEEM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AHMET ÇINAR

  5. Miyokard enfarktüsü hastalarının tespitinde doğrusal olmayan özniteliklerin performans analizi

    Performance analysis of non-linear features in detection of myocardial infarction patients

    MERVE KESER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiZonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ NARİN