Geri Dön

Airflow estimation from respiratory sounds

Solunum seslerinden soluk akışı kestirimi

  1. Tez No: 511392
  2. Yazar: İLHAN YILDIRIM
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ZEYNEP YASEMİN KAHYA, DR. ÖĞR. ÜYESİ İPEK ŞEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Telekomünikasyon - Sinyal İşleme Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 67

Özet

Bu çalışmanın amacı soluk akış hızını ve yönünü sırttan alınan solunum seslerini kullanarak tahmin etmektir. Soluk akış hızının mutlak değerini tahmin etmek için zamanla değişen özbağlanımlı (ZDÖB) model katsayıları kullanılmıştır. ZDÖB model katsayıları üç farklı yöntem ile hesaplanmıştır: kayan pencereler, doğuray vektörler ile modelleme, Kalman süzgeci ile modelleme. Sıklık bantlarındaki genliğin zamanda değişimi de soluk akış hızının kestirimi olarak kullanılmıştır. Wiener süzgeci yaklaşımı farklı kestirimlerin kaynaşımı için kullanılmıştır. Mutlak akış hızı için 0.75, akış hızı için 0.72 ilinti katsayılarına ulaşılmıştır. Bu çalışmanın ikinci kısmında soluk evreleri yapay sinir ağları ve akış hızı kestirimi kullanılarak kestirilmiştir. ZDÖB model kat- sayıları, Shannon entropi kestirimi, yüzdelik frekanslar, değişinti, spektral genlik ve kurtosis yapay sinir ağının girdisi olarak kullanılmıştır. Bu özelliklerin farklı evreler için dağılımları arasındaki Kullback-Leibler ıraksaklıkları sunulmuştur. Akış hızı ke- stiriminden evre kestirilmesi için yerel en küçükleri ve geçiş noktaları bulmak için buluşsal yöntemler sunulmuştur. Yapay sinir ağları ile kestirimde geçiş noktalarından sapma soluk verme evresinden alma evresine ve alma evresinden verme evresine geçişte sırasıyla 97 ve 83 milisaniye (tam bir soluk alış veriş döngüsünün %3 ve %2.6'sı) olarak hesaplanmıştır. Bu değerler, buluşsal yöntemler ile akış hızı kestirimi kullanılması durumunda 120 (%3.8) ve 131 (%4.1) milisaniye olarak hesaplanmıştır.

Özet (Çeviri)

The aim of this study is estimate the respiratory airflow and phases from the respiratory sounds recorded at the chest wall. In order to estimate the absolute airflow curve, time varying autoregressive (TVAR) model coefficients are used. TVAR coeffi- cients are calculated with three approaches: windowing based autoregressive modeling, TVAR modeling with basis functions, TVAR modeling with Kalman filter. Then evolu- tion in magnitudes of spectral band is used as an estimation of airflow curve. A Wiener filter approach is presented for fusion of different features to estimate the airflow curve. Average of correlation coefficients up to 0.75 for absolute airflow and 0.72 for airflow are achieved. In the second part of this thesis, respiratory phases are estimated using a neural network and the estimated absolute airflow curve. TVAR coefficients, Shan- non entropy estimate, percentile frequencies, variance, spectral magnitude and kurtosis are used as inputs. Distributions of these features for different phases and Kullback Leibler divergence of these distributions are presented. For phase estimation from es- timated airflow, heuristic methods are used for local minima extraction and selection of the transition points. 97 and 83 milliseconds (3% and 2.6% of average full cycle) of average deviation from true transition point are achieved with neural networks for inspiration to expiration and expiration to inspiration transitions respectively. 120 and 131 milliseconds (3.8% and 4.1% of average full cycle) of average deviation from true transition point are achieved with heuristic methods for inspiration to expiration and expiration to inspiration transitions, respectively.

Benzer Tezler

  1. Taşıt disk ve fren sıvı sıcaklığının tahmini için bir model geliştirilmesi

    Developing a model for estimation of vehicle disc and brake liquid temperature

    YİĞİT DALGA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ALPER TOLGA ÇALIK

  2. Kronik obstrüktif akciğer hastalığında elektrofizyolojik bulgular;sinir iletim incelemesi, müp analizi, interferans patern analizi, makro emg, akson sayımı

    Electrophysiological findings in chronic obstructive pulmonary disease; nerve transmission evaluation, MUP analysis, interferance pattern analysis, macro EMG, motor unit number estimation

    EMİNE YILMAZ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    NörolojiAdnan Menderes Üniversitesi

    Nöroloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NEFATİ KIYLIOĞLU

  3. Osas hastaları için CPAP cihazlarındaki optimum basıncın yapay zeka ile tahmini

    Prediction of optimum pressure in CPAP devices for osas patients by artificial intelligence

    FATMA ZEHRA GÖĞÜŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLAY TEZEL

  4. Aşırı doldurmalı dizel motorlarda kurum birikiminin modellenmesi

    Modeling of soot accumulation in turbocharced diesel engines

    GÖKHAN EFE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OSMAN AKIN KUTLAR

  5. Kanat profili üzerinde oluşan buzun iki boyutta matematiksel modellenmesi ve sayısal çözümü

    Two dimensional mathematical modelling and numerical solution of accumulated ice on wing profiles

    RAMAZAN DÖKME

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET CİHAT BAYTAŞ