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
- Tez No: 487840
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ATAKAN KURT
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biyoteknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Biotechnology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Biyoteknoloji Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 114
Özet
Bilgisayar ve elektronik alanında ki teknik gelişmeler ses sinyallerinin işlenmesini daha güvenli hale getirmiştir. Bilgisayar tabanlı akciğer seslerinin analizi, hastadan akciğer sesinin elektronik bir cihazla alınması daha sonra alınan bu seslerin sinyal işleme ve sınıflandırma teknikleri kullanılarak sınıflandırılmasından oluşmaktadır. Hekimler tarafından solunum seslerinin dinlemesinde kullanılan yöntemlerden biri olan stetoskobun hekimin duyma kapasitesi, deneyimi ve hastalıkları birbirinden ayıran farklı sesleri ayırmadaki kabiliyetine/deneyimine bağlı olarak dezavantajları vardır. Ayrıca insan kulağı başlangıç durumundaki hastalıkları fark etmekte zorlanmaktadır. Objektif değerlendirme için en güvenilir yol ölçülebilir ve kaydedilebilir olmasıdır. Akciğer ses sinyalleri analizinde esas olarak incelenen nefes alma ve nefes verme solunum döngüsü sağ ve sol akciğer lobu üzerinde bulunan belirli dinleme noktalarından sensor yardımıyla elde edilmiştir. Ayrıca, sağlıklı veya hasta olarak karar verme süreci nefes alma ve nefes verme solum aktivitesine göre yapılmıştır. Öz nitelik çıkarma ve öz nitelik seçme teşhis ve tanı yöntemlerinden biri olan sınıflandırma için en belirleyici özelliklerdir. Çıkarılan öz nitelik işareti tanımlar ve sınıflandırma sonucunu etkiler. Bu çalışmanın amacı, akciğer ses sinyalleri üzerinde nefes alma ve nefes verme solunum döngüsüne bağlı olarak, parametrik (Otoregresif /Özbağlanım Yöntemi, Özbağlanım Hareketli Ortalamalar Yöntemi) ve parametrik olmayan (Hızlı Fourier Dönüşümü tabanlı Welch) öznitelik vektörleri ile farklı sınıflandırma algoritmaları (Yapay Sinir Ağları, Destek Vektör Makineleri ve K-En Yakın Komşuluk) uygulanarak hastalık veya sağlık durumu hakkında karar verilmesi üzerinedir.
Özet (Çeviri)
Advanced technological developments in computer and electronic environments have made it possible to reliable sound signal processing. The computer-based lung sound analysis involves recording the patient's lung sounds via an electronic device, followed by lung sound signals analysis with signal processing techniques and classification of lung sounds based on specific signal characteristics. The stethoscope has commonly used the device to listen to respiration sounds. Although its widespread usage it has some disadvantages, depending on hearing sensitivity of doctor, and his/her experience about distinguishing sounds of different diseases. In addition to these, human ear may not recognize some sounds that belong to an early stage of illness. The most reliable method is measurability and recording ability for objective assessment. Analysis of the lung sound signals mainly investigated part of inhalation and exhalation respiratory phases are obtained from left and right side of the lung in special auscultation points by the help of the sensor. Additionally, decision-making process like healthy or pathological performed based on respiratory activities of inhalation and exhalation separately for each phase. Feature extraction and feature selection is the most important parameter for classification in decision-making stage. Feature extraction is the very important step to improve correct classification. Signals, which are obtained from extraction phase define signal and affect classification results. The aim of this study is that, to test different feature extraction methods lung sound signals inhalation and exhalation phases separately and observe the performance of these methods and the phase by gathered results from classification. FFT-Welch AR, ARMA, feature extraction methods. Furthermore, Artificial Neural Network (ANN), Support Vector Machine (SVM) and K- Nearest Neighbors (K-NN) are used for classification.
Benzer Tezler
- Medikal görüntülemede gate simulasyonları yoluyla dual-izotop uygulamaları ve enerji çözünürlüğü araştırmaları
Dual-isotopes applications and energy resolution research through gate simulations in medical imaging
YUSUF ŞENGELEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Fizik ve Fizik Mühendisliğiİstanbul Aydın ÜniversitesiSağlık Fiziği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SİNAN KUDAY
- Onkolojik görüntülemede gate yazılımı yoluyla SPECT/BT simülasyonlarının dinamik kaynaklar üzerine uygulanması
Implementations of dynamic source modelling in SPECT/CT simulations with gate for oncological imaging
BÜŞRA AYNACI
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Onkolojiİstanbul Aydın ÜniversitesiSağlık Fiziği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SİNAN KUDAY
- Sayısal jeoloji haritaları ve ilgili veri tabanının oluşturulmasına bir örnek. Batı Karadeniz Bölgesi
Başlık çevirisi yok
UFUK TARI
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Jeoloji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiJeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKAN TÜYSÜZ
- Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Kütüphanesi süreli yayınlar otomasyon projesi
Library of the Central Bank of Turkey automation project for serials
ZEHRA NUR ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Bilgi ve Belge YönetimiAnkara ÜniversitesiKütüphanecilik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BERİN YURDADOĞ
- Raket sporcuları ve spor yapmayan üniversite öğrencilerinin reaksiyon zamanlarının, mental rotasyon performanslarının ve seçkili eylem düzeni başarı düzeylerinin karşılaştırılması
The comparison of reaction times, mental rotations and achievement level of selective action order of college students who are not athletes and racquet athletes
DERYA AYŞEN GÜRKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
SporUludağ ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞENAY ŞAHİN