Durağan dalgacık dönüşümü ile EKG işaretinde gürültü giderimi ve QRS kompleksinin belirlenmesi
Determination of noise removal and QRS complex in ECG signal with stationary wavelet transform
- Tez No: 556259
- Danışmanlar: PROF. DR. NURHAN KARABOĞA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: EKG, gürültü eliminasyonu, dalgacık dönüşümü, QRS, ECG, noise elimination, wavelet transform, QRS
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 134
Özet
Teknoloji, çağımızdaki bütün bilim ve uygulama alanlarını etkilediği gibi tıp biliminin de her geçen gün gelişimine katkı sağlamaktadır. Bu nedenle de hastalığın doğru teşhisi ve tedavisinde elektronik cihazların kullanımı artmıştır. Biyoelektriksel işaretlerin insan vücudundan alınıp cihazda görüntülenmesine kadar geçen ölçüm zinciri; ölçüm nesnesi insan, bedende oluşan işaretlerin iletilmesi için kullanılan elektrotlar, düşük genlikli işaretin görüntülemesini kolaylaştıran kuvvetlendirici, ölçüm esnasındaki çeşitli gürültülerin bastırılması için süzgeç ve görüntü aygıtı şeklindedir. Elektrokardiyogram (EKG, Electrocardiogram), kalpteki ritim bozukluğunu teşhis etmede kullanılan ve kalbin fizyolojik yapısı hakkında bilgi veren dalga formudur. Kalpte meydana gelen kalp kusurları, kalp kapakçık rahatsızlıkları, koroner rahatsızlığı, kalp krizleri ve aritmi bozuklukları EKG'nin dalga formuna ve tepelerinin genlik ve sürelerine bakılarak tespit edilir. Fakat EKG doğası gereği sürekli bir işaret değildir ve gün içerisinde farklı zaman aralıklarında rastgele yükselebilir. Buna ek olarak gürültü gibi dış etkenlerden dolayı işaret bozulabilir. Bu bozucu girişimler genellikle kas gürültüsü, cihazdan kaynaklanan gürültü, şebeke gürültüsü gibi değişik tiplerde gürültüler olabilir. Kardiyologlar açısından hastalık tespitinde önemli rol oynayan bu işaretin verimli şekilde gürültüden arındırılması ve kritik öneme sahip QRS kompleksinin tespit edilmesi gerekmektedir. Literatürde, işarete etki eden bu gürültülerin eliminasyonu ve tepelerin tespiti için dalgacık dönüşümü önerilmiştir. Dalgacık dönüşümü ile işaret ayrıştırılarak gürültüler elimine edilir ve aynı zamanda en baskın detay bileşeninde QRS tespit edilir. Bu tez çalışması kapsamında, EKG işaretine etki eden gürültülerin dalgacık dönüşümü yardımıyla eliminasyonu ve aynı zamanda işaretde en baskın bileşik olan QRS kompleksinin tespit edilmesi hedeflenmiştir. Farklı seviye ve farklı süzgeçlerle ön işleme yapılan işarete gürültü eklenmiştir ve bu gürültünün eliminasyonu gerçekleştirilmiştir. Gürültü eliminasyonu sonrasında QRS bileşiği tespit edilmiş ve R tepelerinin gerçek veriler ile karşılaştırılması yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
Technology affects all science and practice fields in our age and also contributes to the development of medical science. Therefore it has also increased the use of electronic devices in the correct diagnosis and treatment of disease. The measurement chain used by bioelectrical signals from the human body to imaging in the device; the measuring object is the electrode used for transmitting the signals occurring in the body, the amplifier that facilitates the display of the low amplitude signal. Electrocardiogram (ECG) is a wave form used to diagnose heart rhythm disorder and provides information about the physiological structure of the heart. Heart defects, heart valve disorders, coronary disease, heart attacks and arrhythmia disorders are determined by looking at the waveform of ECG and amplitude and duration of ECG peaks. However, the ECG is not by nature a continuous signal and may randomly increase at different time intervals throughout the day. The signal may be distorted due to external factors such as additional noise. These disturbing interventions can be often different types of noise, such as muscle noise, device noise, and network noise. This signal, which plays an important role in disease detection for cardiologists, needs to be efficiently cleared of noise and the critical QRS complex should be identified. In the literature, a wavelet transform is proposed for the elimination of these noises and detection of peaks. Via the wavelet transform, the signal is separated and the noises are eliminated from the signal and at the same time QRS is detected in the most dominant detail component. Within the scope of this thesis, it is aimed to eliminate the noise affecting the ECG signal by means of wavelet transformation and at the same time to determine the QRS peak which is the most dominant compound in the signal. The noise was added to the preprocessed signal with different levels and different filters, and elimination of this noise was performed.QRS compound was determined after noise elimination and R peaks were compared with actual data.
Benzer Tezler
- Uç öğrenme makineleri kullanarak EKG işaretlerinin sınıflandırma başarımlarının iyileştirilmesi
Improvement of the classification achievements of ECG signals using extreme learning machines
AYKUT DİKER
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENGİN AVCI
- Kalp seslerinin analizi ve yapay sinir ağları ile sınıflandırılması
Analysis of heart sounds and classification of by using artificial neural networks
ÖZGÜR SAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ZÜMRAY DOKUR ÖLMEZ
- Automatic electrocardiogram (ECG) beat classification system using hybrid technique
Karma bir teknik kullanarak otomatik elektrokardiogram vuru sınıflandırma sistemi
SANİ SAMINU
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYaşar ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NALAN ÖZKURT
- Durağan olmayan sinyallerin senkro sıkıştırma ve görgül kip ayrışım yöntemleri ile analizi
Analysis of non-stationary signals by synchrosqueezing and empirical mode decomposition methods
ALİ KARACA
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MAHMUT ÖZTÜRK
PROF. DR. AYDIN AKAN
- Miyokard enfarktüsü hastalarının tespitinde doğrusal olmayan özniteliklerin performans analizi
Performance analysis of non-linear features in detection of myocardial infarction patients
MERVE KESER
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiZonguldak Bülent Ecevit ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ NARİN