Analysis of spine sounds for spinal health assessment
Omurga seslerinin omurga sağlığı değerlendirmesi amacıyla analizi
- Tez No: 463666
- Danışmanlar: PROF. DR. AHMET ENİS ÇETİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 61
Özet
Bu tez, eklem sağlık değerlendirmesi için akustik biyo-sinyallere dayalı bir omurga sağlık değerlendirme sistemi önermektedir. Bu çalışmanın amacı MR, CT veya x-ray taramaları gibi geleneksel omurga sağlık değerlendirme tekniklerine bir alternatif sunmaktır. Geleneksel yöntemler zaman alıcı, pahalı ve zararlı (tıbbi tarama tekniklerinden kaynaklanan radyasyonun oluşturduğu risk) olduğundan bu çalışma ile ucuz, hızlı ve zararsız bir yöntem önerilmektedir. Omurga sağlık problemi olan bireylerde olağan dışı sesler tepit edilmiştir. Deneklerin omurgasından toplanan eklem sesleri kullanılarak bir teşhis algoritması geliştirilmiş, öznitelik çıkarımı ve sınıflandırmayı gerçekleştirmek için otomatik ses tanıma algoritmaları kullanılmıştır. İlk olarak, öznitelik parametreleri omurga seslerinden çıkarılmıştır. Konuşma tanıma için en popüler öznitelik çıkarma yöntemlerinden biri olan Mel Frekans Kepstrum Katsayıları (MFCC) kullanılmıştır. MFCC parametreleri Yapay Sinir Ağarı (ANN) sınıandırma metodu ile sınıandırılmıştır. Buna ek olarak, saçılma dönüşümlü cepstral katsayıları (STCC) algoritması, MFCC'deki mel filterbanka alternatif olarak uygulanmıştır. Deneklerin tıbbi geçmişi ile toplanan ses verilerindeki“klik”sesi arasındaki korelasyon, sınıflandırma algoritmasının temelini oluşturmaktadır. Toplanan veriler ışığında, bel ağrısı (bel fıtığı) geçiren ancak sağlıklı bireylerde değil, 'klik' seslerinin algılandığı gözlemlenmiştir. 'Klik' sesinin tanımlanması MFCC / STCC ve ANN kullanılarak yapılır. Sistem, MFCC algoritması kullanıldığında 'klik' sesleri tespit etmede %92.2 başarı oranına sahiptir. STCC öznitelik çıkarma şeması kullanıldığında başarı oranı %83.5'dir.
Özet (Çeviri)
This thesis proposes a spinal health assessment system based on acoustic biosignals. The aim of this study is to offer an alternative to the conventional spinal health assessment techniques such as MR, CT or x-ray scans. As conventional methods are time-consuming, expensive and harmful (radiation risk caused by medical scanning techniques), a cheap, fast and harmless method is proposed. It is observed that individuals with spinal health problems have unusual sounds. Using automatic speech recognition (ASR) algorithms, a diagnosis algorithm was developed for classifying joint sounds collected from the vertebrae of human subjects. First, feature parameters are extracted from spinal sounds. One of the most popular feature parameters used in speech recognition are Mel Frequency Cepstrum Coeffcients (MFCC). MFCC parameters are classified using Artificial Neural Networks (ANN). In addition, the scattering transform cepstral coefficients (STCC) algorithm is implemented as an alternative to the mel filterbank in MFCC. The correlation between the medical history of the subjects and the“click”sound in the collected sound data is the basis of the classification algorithm. In the light of collected data, it is observed that“click”sounds are detected in the individuals who have suffered low back pain (slipped disk) but not in healthy individuals. The identification of the“click”sound is carried out by using MFCC/STCC and ANN. The system has 92.2% success rate of detecting“click”sounds when MFCC based algorithm is used. The success rate is 83.5% when STCC feature extraction scheme is used.
Benzer Tezler
- Brahms'ın eserlerinde Korno; Op.40 keman, piyano, korno üçlüsünün teknik ve müzikal açıdan analizi
Studying of french horn in Brahms's works and an analysis of violin, piano, horn trio's Op.40 in terms of technical and musical
KORAY AY
- Servikal vertebra pediküllerinin cerrahi anatomisi: bir kadavra çalışması
Surgical anatomic evaluation of human cervical vertebra pedicles: a cadaveric study
BARIŞ BİRGİLİ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2007
NöroşirürjiTrakya ÜniversitesiNöroşirürji Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. CUMHUR KILINÇER
- SSCB sonrası dönemde Tuva halk müziğinin modernleşmesi
Modernization of The Tuvan folk music in the post-Soviet era
AİDANA KULMANOVA
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Halk Bilimi (Folklor)Sakarya ÜniversitesiKültürel Çalışmalar Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ORHAN TEKELİOĞLU
- İletişim aracı olarak işaret dilinin kullanılması ve işaret dilinin medyada temsili üzerine uygulamalı bir çalışma
As a communication device usi̇ng sign language and an applied study on the representation of sign language on the media
ÖZLEM ÖPENGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Halkla İlişkilerErciyes ÜniversitesiHalkla İlişkiler ve Tanıtım Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA CINGI