Geri Dön

Analysis of cardiac signals

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 35903
  2. Yazar: ALİ TARKAN TEKCAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. KEMAL ÖZMEHMET
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Elektrokardiyografi, Electrocardiography
  7. Yıl: 1994
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

ÖZET Bu tezde elektrokardiyogramm temelleri, elektrokardiyografik bilgi olarak vücut yüzeyinden alman örneklerle aynı olan sinyallerin sayısal karşılıkları incelenmiştir. Toplam 12 olan elektrokardiyografi derivasyonlanndan Einthoven birinci derivasyonu seçilmiş ve tüm veriler bu derivasyona uygun olarak üretilmişler, analizler de bu derivasyona uygun olarak yapılmıştır. Sağlıklı ve hastalıklı veriler üretilmiş ve bilgisayarın hard diskinde dosyalanmıştır. Bu dosyalar analiz yapmak üzere yazılmış programda kullanılmışlardır. Farklı seviyelerde farklı hastalıklar içeren 336 hastalıklı dosya üretilmiştir. Analiz yapabilmek için QuickBasic 4.0 dili ile bir program yazılmıştır. Bu program ile hastalıklı ve sağlıklı dosyalar ekrana çizdirilmiştir. Tüm segmentlerin, intervallerin ve komplekslerin süreleri, dalgaların genlikleri belirlenmiştir. Bu bulgular da kullanılarak hastalık tanısına gidilmiştir. IV

Özet (Çeviri)

THESIS ABSTRACT ANALYSIS OF CARDIAC SIGNALS Master of Science, January 1 994 (B. Sc, Dokuz Eylül University, 1991) 93 Typed Pages Directed by Prof. Dr. Kemal ÖZMEHMET This thesis presents the theory of the electrocardiogram, the numeric explanations of the signals which are same with the datas get from the body surface as electrocardiographic datas. Einthoven's first derivation was chosen from 12 derivations and all the datas were created and analyzed in a manner appropriate to this derivation. Healthy and diseased datas were created and saved in hard-disc. These files were used in the program which was written for analysis. There were 336 different files produced which include different diseases in different levels. A program was written in Quick Basic 4.0 for analyzing the diseases. These diseased and ; healthy datas were also viewed by this program. All the durations of the segments, intervals and complexes, and the amplitudes of the waves were dedected. By using these findings, files which have diseased datas were determined. Ill

Benzer Tezler

  1. Analysis of cardiac health in patients suffer from major depressive disorder

    Majör depresyonu olan hastaların kalp sağlıklarının analizi

    ZEYNEP BEYZA ZİLELİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Mühendislik BilimleriFatih Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SADIK KARA

    YRD. DOÇ. DR. SAİME AKDEMİR AKAR

  2. Cardiac arrhytmia analysis of ECG using higher order spectra

    Yüksek dereceli̇ i̇zge tekni̇kleri̇ i̇le EKG i̇şaretleri̇ni̇n ri̇tm bozukluğu anali̇zi̇

    IBRAHİM ABDULLAHİ KARAYE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    BiyomühendislikYaşar Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. NALAN ÖZKURT

  3. Biyomedikal işaretlerin zaman-frekans yöntemleri ile analizi ve sınıflandırılması

    Analysis and classification of biomedical signals by time-frequency methods

    ALİ KIRKBAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiPamukkale Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYDIN KIZILKAYA

  4. 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

  5. Kardiyak doppler işaretlerinin bulanık kümeleme ile sınıflandırılması

    Classification of cardiac doppler signals by fuzzy clustering

    NAZAN BAYRAKCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    KardiyolojiKırıkkale Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. NECAATTİN BARIŞÇI