İstatistiksel değişim algılama algoritmaları ile horlama seslerinin bölütlenmesi ve uyku apnesinin tesbiti
Segmentation of snore sounds and detection of sleep apnea with statistical change detection algorithms
- Tez No: 545895
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FİKRET ARI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 84
Özet
Horlama uyku esnasında solunum yapılarının titreşimi sonucunda ortaya çıkan sestir. Tıkayıcı Uyku Apne Sendromu (TUAS) toplumda yaygın bir uyku bozukluğu olup uykuda üst solunum yollarının tamamen veya kısmen kapanması nedeniyle en az 10 sn süre ile nefessiz kalınması durumudur. Horlama uyku apnesi teşhisi için önemli bir işarettir. Apne sonrası horlama seslerinin başlangıcındaki ani değişiklik TUAS hastalarını basit horlayanlardan ayırmak için anlamlı bir ayırt edici bilgidir. İstatistiksel yöntemlerle sinyal modellenmiş ve horlama bölütleri başlangıç ve bitiş noktaları tespit edilmiştir. Başlangıç noktasından sonra alınan farklı bölüt uzunlukları ile alt bölütler elde edilmiştir. Horlama sesleri bölütlerinin spektrogram görüntüleri oluşturularak evrişimsel sinir ağları ile derin öznitelikler çıkarılmıştır. Elde edilen derin öznitelikler Destek Vektör Makineleri ve Evrişimsel Sinir Ağları ile sınıflandırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Snoring is a sound produced by the vibration of airway tissues. Obstructive Sleep Apnea Syndrome (OSAS) is a common sleep that is breathless for at least 10 seconds due to complete or partial closure of the upper airway. Snoring is an important sign for the diagnosis of sleep apnea. The sudden change in the onset of snoring after apnea is a distinctive information to differentiate OSAS patients from simple snorers. Signal was modeled, snoring segments start and end points were detected via statistical methods. Sub-sections with different segment lengths obtained after the starting point. Spectrogram images of snoring sounds are generated and deep features extracted by convolutional neural networks. Deep spectrum features were classified with Support Vector Machine and Convolutional Neural Network.
Benzer Tezler
- Rapidly varying sparse channel tracking for OFDM systems
OFDM sistemleri için çok hızlı değişen seyrek kanal takibi
AYŞE BETÜL BÜYÜKŞAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN
- The interactions of middle-class lifestyles within the context of İslamization in TurkeyTürkiye'de orta sınıfın yaşam tarzlarının İslamlaşma bağlamında etkileşimleri
Türkiye'de orta sınıfın yaşam tarzlarının İslamlaşma bağlamında etkileşimleri
MÜGE ÖZTUNÇ
Doktora
İngilizce
2019
Sosyolojiİstanbul Bilgi ÜniversitesiSosyal Bilimler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET KILIÇ SÜERDEM
- Sayısal imgelerdeki dürtü gürültüsünün giderilmesi için yeni algoritmalar ve analog devre yapıları
New algorithms and analog circuit structures for the removal of impulsive noise in digital images
PINAR ÇİVİCİOĞLU
Doktora
Türkçe
2004
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ALÇI
- Deep learning for wind energy systems using the hurst exponent and statistical parameters
Hurst üslü ve istatistiksel parametreleri kullanarak rüzgar enerjisi sistemleri için derin öğrenme
BEHNAZ ALAFI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER
- Uzaktan algılamada ileri sınıflandırma tekniklerinin karşılaştırılması ve analizi
Comparing and analyzing of advanced classifier techniques in remote sensing
İSMAİL ÇÖLKESEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Jeodezi ve FotogrametriGebze Yüksek Teknoloji EnstitüsüJeodezi ve Fotogrametri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TAŞKIN KAVZOĞLU