Geri Dön

Akciğer seslerinden işaret işleme teknikleri kullanılarak özellik çıkarma ve sınıflandırma

Feature extraction and classification of lung sounds by using signal processing techniques

PDF İndir

  1. Tez No: 320849
  2. Yazar: ŞERİFE GENGEÇ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SEMRA İÇER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyomühendislik, Bioengineering
  6. Anahtar Kelimeler: Güç Spektral Yoğunluğu, Hilbert Huang Dönüşümü, Ani Frekans, Tekil Bileşenler Analizi, Destek Vektör makineleri, Power Spectral Density, Hilbert Huang Transform, Instantaneous Frequency, Singular Spectrum Analysis, Support Vector Machines
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 116

Özet

Solunum sistemi hastalıklarında akciğerlerde meydana gelen sesin oskültasyonla değerlendirilmesi hekimler tarafından öntanı ve teşhiste çok önemli bir rol oynamaktadır. Oskültasyonla elde edilen bilginin nitel olması, hastalık tipi, derecesi ve duyulan sesin karakteristiği hakkında tecrübeye dayalı bir şekilde karar verilerek tam bir standart oluşturulamaması bu tekniğin mevcut dezanvajlarıdır.Akciğer seslerinin hastalardan alınması, kaydedilmesi ve değerlendirilmesi üzerine çok çeşitli çalışmalar mevcut olmakla birlikte, bu işaretlerin dinamik ve karakteristik yapısına bağlı olarak özelliklerin elde edilmesi üzerine çalışmalar son yıllarda artarak devam etmektedir.Bu çalışmada çeşitli solunum sistemi hastalıklarına bağlı olarak duyulan ek akciğer seslerinden olan ral ve ronküs sesi ile sağlıklı akciğerlerde duyulan sesler elektronik steteskopla dinlenerek dijital ortama aktarılmıştır. Ral, ronküs ve sağlıklı seslerden oluşan akciğer seslerine Güç Spektral Yoğunluğu, Hilbert Huang Dönüşümü Tekniği ve Tekil Bileşenler Analizi Tekniği uygulanarak ses tiplerinin karakteristiğini veren nicel veriler elde edilmeye çalışılmıştır. Herbir işaret işleme metodu sonucu elde edilen özellik vektörlerinden bazıları Destek Vektör Makinaları ile sınıflandırmada kullanılarak %81.6-%100 aralığında yüksek doğruluklu sonuçlar elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Evaluation of lung sounds which are occured in respiratory system diseases by auscultation is a very important role of provisional diagnosis and diagnostics. The information which is obtained with auscultation is qualitative according to disease type, degree and heard sound characterstics and diagnosis is based on physician?s experiments. So these are currents disadvantages of not forming complete standart for auscultation technique.The wide variety studies are available on evaluation and recording lung sounds taken from patients, so extraction of features depending on the dynamic and characteristic structure of the signals continue to increase in recent years.This thesis study aims analysis of adventitious lung sounds- known as rales and rhonchus- which are heard various respiratory diseases and normal lung sounds of healthy lungs have been listened by electronic stethescope and recorded of digital media. Power Spectral Density, Hilbert Huang Transform and Singular Spectrum Analysis Method have been applied of lung sounds which were recorded and quantitative data have been intented to determinate the characteristics of sound types. The obtained feature vectors by the each signal processing method have been classified of three different lung sound signal with high accuracy in the range of %81.6-%100 using Support Vector Machines.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    827867

    Classification of abnormal respiratory sounds using deep learning techniques

    Solunum seslerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması

    AHAMADI ABDALLAH IDRISSE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ

  2. Tez No

    116333

    Development of a PC based telestethoscope over IP networks

    IP ağları üzerinde çalışan kişisel bilgisayar tabanlı telestethoskop geliştirilmesi

    OKTAY ÖZGÜN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2001

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT EYÜBOĞLU

  3. Tez No

    487840

    A software library for computerized clinical health decision support system focusing on acoustic respiratory data acquisition and analysis

    Solunum ses verilerinin alımı ve analizine dayalı bilgisayarlı klinik sağlık karar destek sistemleri için bir yazılım kütüphanesi

    GÜNEŞ HARMAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi

    Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ATAKAN KURT

  4. Tez No

    129279

    A Wavelet-based instrument for detection of crackles in pulmonary sounds

    Solunum seslerindeki çıtırtıları yakalamak için dalgacık tabanlı bir cihaz

    SERKAN YERER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2002

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YASEMİN KAHYA

    PROF. DR. ÖMER CERİD

  5. Tez No

    139431

    A Digital signal processing based instrument for real-time classification of pulmonary sounds

    Gerçek zamanda çalışan digital signal processing tabanlı solunum sesleri sınıflandırıcı

    SAMEER ALSMADİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Tıbbi BiyolojiBoğaziçi Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YASEMİN KAHYA

Geri Dön