Geri Dön

Observation, parametric modelling and classification of respiratory sounds

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 364445
  2. Yazar: EMİN ÇAĞATAY GÜLER
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. YASEMİN P. KAHYA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyomühendislik, Göğüs Hastalıkları, Bioengineering, Chest Diseases
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1992
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Biyo-Medikal Mühendislik Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 160

Özet

Özet yok.

Özet (Çeviri)

Auscultation is a widely used method in the diagnosis of pulmonary diseases and in the analysis of respiratory sounds. The characteristics of respiratory sounds show differences in pathological cases from normal cases. The object of this study is, to observe the characteristics of respiratory sounds in both cases, to analyse them in time and frequency domain and to distinguish a normal case from a pathological case. To achieve mentioned goals, respiratory sounds heard over the chest waH from the specific locations were recorded. The flow signal was also recorded by a flowmeter to synchronize on the inspiration and expiration phases, because the characteristics of respiratory sounds may change from phase to phase. An AR modeling was applied to obtain a parametric representation of the sounds. The analysis of respiratory sounds was performed after they were distinguished to inspiration and expiration phases. Mahalanobis distance measure, and minimum distance classification method is used to classify respiratory sounds into appropriate classes. Experiments showed that the suggested classifier can distinguish the normal case from a pathological case if and only if a large database of lung sounds is available. The classification method was also compared with Itakura distance measure and k-nearest neighbor classification method which was performed in a previous study. The abrupt changes (crackles) in the respiratory sound waveforms of pathological cases were observed and a new method is suggested to detect them because they have a special importance in the diagnosis of some pulmonary diseases.

Benzer Tezler

  1. Recognition and monitoring of human motions using RF signals

    İnsan hareketlerinin RF sinyalleri kullanarak tanımlanması ve izlenmesi

    CAN UYSAL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TANSU FİLİK

  2. İnvolüsyonel sinir ağları ile hiperspektral verilerin analizi

    Analysis of hyperspectral data with involutional neural networks

    MÜCAHİT CİHAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT CEYLAN

  3. Mimari tasarımda biçim grameri:metro istasyon tasarımı

    Shape grammer in architectural design: subway station design

    NURBİN PAKER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. GÜLSÜN SAĞLAMER

  4. Mezo ölçek model rüzgar şiddeti öngörü sonuçlarının yapay sinir ağları ve k en yakın komşu algoritması ile iyileştirilmesi

    Artificial neural networks and k nearest neighborhood algorithm approach to improving wind speed prediction of the mesoscale forecast model results

    DUYGU AKYIL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞÜKRAN SİBEL MENTEŞ

  5. Fuzzy clustering based ensemble learning approach: Applications in digital advertising

    Bulanık kümeleme tabanlı topluluk öğrenmesi yaklaşımı: Dijital reklam alanında uygulamalar

    AHMET TEZCAN TEKİN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FERHAN ÇEBİ

    PROF. DR. TOLGA KAYA