Geri Dön

Kardiyak Doppler işaretleri analiz ve sınıflandırma sistemi: KARDİAS

Cardiac Doppler signal analyzer and classifier system: KARDIAS

PDF İndir

  1. Tez No: 287473
  2. Yazar: TANER TOPAL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. İNAN GÜLER
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biyomühendislik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Bioengineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Bilişim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Bilgisayar Sistemleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 207

Özet

Doppler ekokardiyografi, klinik uygulamalarda daralma ve yetmezlik gibi kalp kapakçık sorunlarını ve diğer kalp kan akışıyla ilintili rahatsızlıkları belirlemek için sıklıkla kullanılan, güvenilir ve noninvazif bir yöntemdir.Varolan ultrasonik Doppler cihazlarının hiçbirisi hastalık teşhis öngürüsü için zeki uzman sistem kullanmaz. Bu amaçla, zeki bir uzman teşhis sistemi tasarlanmış ve ek bir donanımla Doppler ekokardiyografi cihazlarına eklenmiştir. Ayrıca yapılan bu çalışmayla kullanımdaki ultrasonik Doppler cihazlarının ürün yaşam çevrimleri de uzatılabilecektir. Bu çalışmada tasarlanan akıllı teşhis öngörü sistemi, Doppler ekokardiyografi cihazının ses çıkışından yaralanarak kardiyak Doppler (KD) işaretlerinin spektral analizini ve sınıflandırmasını yapmaktadır. Tüm yazılım modül ve alt modülleri grafik programlama dili LabVIEW'da geliştirilmiş ve LabVIEW eklentileri kullanılmamıştır.Donanım ve yazılım olarak tasarlanan KD işaretleri analiz ve sınıflandırıcı (KARDİAS) sistemi, gerçek zamanlı çalışma ve çevrimdışı çalışma yazılım modüllerinden oluşmaktadır. Bu modüllerde, örneklenen KD işaretleri görüntülenmekte ve kaydedilmekte ve çeşitli spektral analiz teknikleri kullanılarak zaman-frekans gösterimleri elde edilmektedir. Ayrıca, ÇDÇ modülünde yapay sinir ağları (YSA) kullanılarak KD işaretlerinin sınıflandırılması yapılmaktadır.Sınıflandırmada önce çerçevelenmiş KD işaretlerinin ayrık dalgacık dönüşümü alınmaktadır. Daha sonra, ön işlemlerden geçirilen KD işaretleri kullanılarak YSA giriş özellik vektörleri elde edilmektedir. Etkin özellik çıkarımı ve sınıflandırma başarısı teşhise yönelik zeki örüntü tanıma çalışmalarında önemli iki temel öğe olmuşlardır. Bu çalışmanın sınıflandırıcı uzman sistem bölümünde, özellik çıkarımı için 4 YSA yöntemi kullanılmış ve bu yöntemlerin başarısı gösterilmiştir. Özellik çıkarım yöntemi olarak üç yeni yöntem geliştirilmiş ve özellik çıkarımı alanına bilimsel katkı yapılmıştır. Ayrıca bu yöntemler ile birleşik YSA yapısı oluşturularak tanı öngörüsü başarısı arttırılmıştır.

Özet (Çeviri)

Doppler echocardiography is a reliable and noninvasive method that frequently used in clinical applications in order to determine cardiac valve disorders such as stenosis and insufficiency, and other diseases associated with the cardiac blood flow problems.None of the available Doppler ultrasonic devices uses intelligent expert system for diagnosis prediction. For this purpose, an intelligent expert diagnosis system has been designed and added to Doppler echocardiography devices with additional hardware. With this work, also the product life cycle of the ultrasonic Doppler devices in use can be extended. In this study, the designed intelligent expert diagnosis system performs the spectral analysis and classification of the cardiac Doppler (CD) signals by means of the audio output of the Doppler echocardiography device. All the software modules and sub-modules have been developed in LabVIEW graphical programming language and no LabVIEW addons are used.CD signal analyzer and classifier system (KARDİAS) designed as hardware and software consists of real-time (online) and offline working modules. In these modules, sampled CD signals are shown and recorded and their time-frequency representations are obtained using various spectral analysis techniques. Furthermore, CD signals are classified by using artificial neural networks in the offline module.In the process of classification, at first, the discrete wavelet transform of the framed CD signals are performed. Then, by using CD signals that were pre-processed, the ANN input feature vectors are obtained. Effective feature extraction and classification success have become two important key elements in diagnosis-oriented intelligent pattern recognition studies. In the classifier expert system part of this study, four ANN methods have been used for feature extraction and the success of these methods has been shown. Three new methods have been developed as feature extraction method and the scientific contributions have been made in feature extraction area. Additionally, creating a unified ANN structure with these methods, prediction success of the diagnosis has been increased.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    259646

    Kardiyak doppler işaretlerinin bulanık kümeleme ile sınıflandırılması

    Classification of cardiac doppler signals by fuzzy clustering

    NAZAN BAYRAKCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKırıkkale Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. NECAATTİN BARIŞÇI

  2. Tez No

    93600

    Kardiyak doppler sinyallerine hızlı fourier dönüşümü analizi uygulayarak elde edilen sonuçların bulanık mantık ile değerlendirilmesi

    Application of FFT method to cardiac doppler signals and utilize of results with fuzzy logic

    NECAATTİN BARIŞÇI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. YILMAZ SAVAŞ

  3. Tez No

    196540

    Kardiyak doppler işaretlerinin yapay sinir ağı ve NEFCLASS ile sınıflandırılması

    Classification of cardiac doppler signals by using artificial neural network and NEFCLASS

    NECAATTİN BARIŞÇI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İNAN GÜLER

    YRD. DOÇ. DR. FIRAT HARDALAÇ

  4. Tez No

    298951

    Siztemik sklerozda kardiyak fonksiyonların ekokardiyografik bulguları ile serum adma düzeyleri arasındaki ilişki

    The association between echocardiographic findings of cardiac functions and serum adma levels in sustemic sclerosis

    İKNUR ŞEVİN BULUTTEKİN DAĞ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    RomatolojiDicle Üniversitesi

    Fiziksel Tıp ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı

    PROF. REMZİ ÇEVİK

  5. Tez No

    341899

    Bronşektazi tanılı hastalarda kardiyak doku doppler incelemesinin, efor kapasitesinin ve endotelin düzeylerinin değerlendirilmesi

    Evaluation of cardiac tissue doppler examination, exercise capacity and endothelin levels in patients with bronchiectasis

    ÖZLEM TURAN

    Tıpta Yan Dal Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıAkdeniz Üniversitesi

    Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GAYAZ AKÇURİN

Geri Dön