Kalp sesi sınırlarının göğüs sesi içerisinde belirlenmesi
Heart sound boundaries detection in chest sound
- Tez No: 322542
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. İ. YÜCEL ÖZBEK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Atatürk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 61
Özet
Göğüs hastalıklarının tanı ve teşhisinde en yaygın olarak kullanılan yöntem; göğüs seslerinin hekim tarafından stetoskop ile dinlenmesine ve hekimin bilgi ve tecrübesine dayanarak karar vermesine dayanır. Göğüs sesi içerisinde akciğer ve kalp sesleri bir arada bulunur. Sadece akciğer sesleri dinlemek isteyen hekimler için kalp sesleri gürültü (parazit) kabul edilmektedir. Kalp seslerinin bastırılarak yalnızca akciğer seslerinin hekim tarafından dinlenmesi hastalıkların teşhisini önemli ölçüde kolaylaştırmaktadır. Göğüs sesi içerisinde kalp seslerinin ortadan kaldırılması için temel sorunlardan biri kalp sesi sınırlarının tespit edilmesidir. Bu çalışmanın amacı, göğüs sesi içerisinde kalp seslerinin başlangıç ve bitiş sınırlarını tespit etmektir. Böylelikle ileride kalp seslerinin bulunduğu bölgeler bastırılarak hekimin stetoskop ile göğüs sesini dinlerken sadece akciğer seslerini duyması sağlanabilecektir.Kalp sesi sınırlarının göğüs sesi içerisinde tespit edilmesi için bu çalışmada özgün bir yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntem üç aşamadan oluşmaktadır. Yöntemin ilk aşamasında göğüs sesi çerçevelere (segment) bölünür ve her bir çerçeve için öznitelik değerleri (enerji, logaritmik enerji ve entropi) ve bu özniteliklerin düzgünleştirilmiş şekilleri hesaplanır. Yöntemin ikinci aşamasında bu öznitelik değerleri Convex-Hull algoritmasında kullanılarak kalp sesi bölgelerinin alt ve üst sınırları tespit edilir. Buradan elde edilen sonuçlar yöntemin son aşaması olan Seviye Yapılı Dinamik Programlama (Level Building Dynamic Programming-LBDP) algoritmasında kullanılarak kalp seslerinin başlangıç ve bitiş sınırları elde edilir. Bu çalışmada, önerilen yöntem ile elde edilen sonuçlar literatürdeki yöntemler ile karşılaştırılmıştır ve önerilen yöntemin literatürde var olan yöntemlerden daha başarılı olduğu gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
The most widely used method of diagnosis and the diagnosis of breast diseases, is based on listening the chest sounds with a stethoscope by a physician to decide, and is based on the physician's knowledge and experience. Chest sound contains a mixture of lung and heart sounds inside. For physicians who want to listen to lung sounds, heart sounds are considered as noise (noise). Listening the sound of heart by suppressing the sound of heart by a physician significantly facilitates to diagnose the sicknesses. One of the basic problems to eliminate the heart sounds in chest sounds is determining the limits of heart sound. The purpose of this study is to determine the start and end boundaries of heart sounds. Hereby hearing only the sounds of lung with a stethoscope by suppressing the places, where heart sounds exists, will be provided in futureIn this study, a unique method is proposed to detect the boundaries of heart sounds in the chest sounds. The proposed method consists of three phases. In the first step of the method, the chest sound is divided into frames (segment) and for each frame the attribute values (energy, logarithmic energy and entropy) and the regularized patterns of those attributes are calculated. In the second step of the method by using these attribute values in Convex-Hull, the high and low boundaries of the heart sounds are detected. By using the results obtained from here in the Level Building Dynamic Programming (LBDP) algorithm as the last step of the method, the start and end boundaries of the heart sounds are obtained. In this study, the proposed method is compared with the obtained methods in literature and it is shown that the proposed method is more successful than the existing methods in literature.
Benzer Tezler
- Kalp seslerinin analizi ve yapay sinir ağları ile sınıflandırılması
Analysis of heart sounds and classification of by using artificial neural networks
ÖZGÜR SAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ZÜMRAY DOKUR ÖLMEZ
- Düşük karmaşıklıklı öznitelikler kullanılarak solunum sesi içerisindeki kalp seslerinin yerlerinin olasılıksal modelleme ile kestirimi
Estimation of heart sound locations in respiratory sound based on probabilistic modeling with low-complexity features
HAMED SHAMSI
Doktora
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAtatürk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM YÜCEL ÖZBEK
- Classification of abnormal respiratory sounds using deep learning techniques
Solunum seslerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması
AHAMADI ABDALLAH IDRISSE
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ
- 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
- İkinci kalp sesi çiftleşmesinin anlık frekans izlenmesi yöntemiyle kestiriminde farklı zaman-frekans dönüşümü yöntemlerinin karşılaştırılması
Comparison of different time-frequency analysis methods in estimating S2 split by tracking the instantaneous frequency
SONER KOTAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İSA YILDIRIM