Geri Dön

Sözdizimi metodu ile elektrokardiyografi işaretlerinin analizi

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 55916
  2. Yazar: SERGİN ÖZENÇ
  3. Danışmanlar: DOÇ.DR. MEHMET KÜREK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1996
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 48

Özet

ÖZET Aritmiler temel olarak iki ana guruba ayrılabilir. Birincisi ritim bozukluktan veya düzensizlikleri, ikincisi dalga şeklindeki şekil bozukluktandır. Aritmilerin kliniksel önemi anlaşıldıkça, bu olayları ortaya çıkartacak güvenilir ve otomatik dedektörlerin geliştirilmesine ihtiyaç duyuldu. EKG' deki şekil bozukluklarının şu anki sistemlerle gerçek zamanda otomatik olarak bulunması oldukça zor olmaktadır. Düşük işaret/gürültü oranlan ve hesaplamadaki kısıtlamalardan dolayı, günümüzdeki teknoloji, P ve T dalgalarının gerçek zamanda, standart yüzey monitör elektrodlar ile belirlenmesinde yetersiz kalmaktadır. Analizin bu şekilde tamamlanamamasından dolayı, işlem sadece QRS morfolojisi ve zamanlama üzerine yorum getirmektedir. Sözdizimi metodunun bu zorlukların aşılmasına ve problemin çözümüne ne oranda katkı yapabileceğini görebilmek için, ilk etapta, en kolay problem olan QRS deteksiyonu, sözdizimi metoduyla, bir PC de gerekli programı yazmak suretiyle gerçeklendi. Sözdizimi metodu ile deteksiyon yapmanın ilk basamağı işaretin ilksellerinin belirlenmesidir. Bunun için Gustavo Belforte' un sözdizimi metoduyla QRS deteksiyonu için ortaya attığı algoritmadan yararlanıldı. Buna göre, filtrelenmiş EKG' nin türev karesi alınarak, genlik belli sayıda eşik seviyelerine bölünmüş ve her eşik seviyesi terminal elemanları olarak bir küçük harf ile sembolize edilmişlerdir. Bu şekilde QRS komplekslerinin sözdizimleri çıkartıldı. Sözdizimi metodu ile şekil tanıma probleminde, biri öğrenme modu diğeri de çalışma modu olmak üzere iki ana bölüm vardır, öğrenme modunda aynı sınıfa ait işaretlerin sözdizimleri çıkartılarak o sınıfa ait bir gramer oluşturulur. Çalışma modunda da gelen işaretlerin sözdizimleri çıkartılarak, bu sözdizimlerinin söz konusu sınıfa ait gramere uyup uymadığı kontrol edilir. Eğer uyuyorsa işaret bu sınıftandır denir. Yapılan bilgisayar programında bu anlatılan işlemler gerçekleştirilerek QRS deteksiyonu başarıldı. P ve T tepelerinin de dedekte edilebilmesi için Gustavo Belforte tarafından ortaya atılan algoritma geliştirildi. EKG' nin türev karesini almak yerine bölüm 4' te anlatılan formül uygulandı. Bu şekilde hem QRS komplekslerini hem de P ve T tepelerini dedekte etme imkanı elde edildi. Daha ileriki aşamada bir periyodluk EKG işaretinin şeklini tanıyabilmek için, bir periyodluk EKG' nin sözdizimini verebilecek şekilde algoritma geliştirildi. Ancak bu son algoritmanın gramatik yorum bölümünde bazı problemlerle karşılaşıldı. Bu problemlerin sebebi ve çözüm için öneriler son bölümde anlatıldı. Fakat bu çözümleri bilgisayarda deneme imkanı olmadı. Bu tez çalışmasında, Gustavo Belforte' un sözdizimi metoduyla QRS deteksiyonu için ortaya attığı algoritmadan yola çıkmakla beraber, bu algoritmaya bağlı kalınmamış, QRS deteksiyonundan daha ileri amaçlan gerçekleştirebilmek için algoritma geliştirilerek konuya yeni bir boyut katılmıştır. IV

Özet (Çeviri)

SUMMARY ANALYSİS OF ECG SIGNALS BY SYNTACTIC METHOD Cardiologs can classify EKG waves as normal and anormal, by looking at their wave forms. A computer can help a cardiolog in reading recording of EKG. For instance, in intensive care units the EKG taken from many patients is recorded continuosly. Auto-watching programs are used in the stiuations that cardiologs don't make any recording for 24 hours, to determine vital dangers and abnormal heart beats. Today, computer added EKG monitors, recording and analyses of EKG are widely known and used. The function of auto-arrhytmia analyzers can be summerized as choosing datas that have clinical importance out of many non-processed datas. The datas that a doctor can look through are much more less than the datas which an automatic system analyses. Many automatic systems determine, measure, classify, QRS complexes one by one and according to their timing and beating series, recognize known arrhytmies. An electronic system, which can notify the vital ones out of many arrhytmies can be disigned in differnt ways. Arrhytmies are divided into two main groups. One is rhythm defects or disorders, the other is shape defects in wave forms. Rhythm defect is known as sinus arrhytmia. Normally heart beats 70 times per minute in adults. This number can change due to age, physological efort and physichological stiuation. Some of these disorders in the rhythm are temporal, if there is no phatological defect. But, if there is a phatological defect, a permanent disorder is observed in the rhythm. If heart beats much more slower than normal, it is called bradycardia, and if it beats much more faster than normal it is called tachycardia. So, the machine must test the heart rhythm if it is between these minimum and maximum values. Therefore it is enaugh to make comperasion between minimum, maximum values and the value of a counter that counts between R-R. Shape defects are the abnormalities in shapes of some important waves in EKG signals. The must important ones are the distance to QRS complex of P, amplitude of P and the distance to QRS complex of T, amplitude of T; rising and falling that happens due to izoelectrical line at the S-T segment. Because of low signal/noise ratios and restrictions in the calculations; todays' technology is not enough to determine P and T waves at the real time, by standart surface monitor eiectrods. This process can only commend on QRS morphology and timing because analyses of EKG is not completed in this way.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    123433

    Matematiksel mantık ile programlama

    Programming with mathematical logic

    YEŞİM GÖĞÜN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    MatematikHacettepe Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. L. MİCHAEL BROWN

  2. Tez No

    808201

    터키 인 학습자를 위한 한국어 양태부사 교육 연구

    Türk öğrenciler için korece kiplik belirteçleri öğretim metodu

    DURSUN EŞSİZ

    Yüksek Lisans

    Korece

    Korece

    2014

    Doğu Dilleri ve EdebiyatıSeoul National University of Science and Technology

    Kore Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BONKWAN KO

  3. Tez No

    578246

    Köroğlu'nun İran Türkleri anlatmaları üzerine bir inceleme

    A study on The Köroğlu narratives among Iranian Turks

    FAZIL ÖZDAMAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Halk Bilimi (Folklor)Ege Üniversitesi

    Türk Halk Bilimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METİN EKİCİ

  4. Tez No

    87698

    An Investigation on error analysis of EFL university students errors in sentence translation from Turkish into English

    Yabancı dili İngilizce olan üniversite öğrencilerinin Türkçe'den İngilizce'ye cümle çevirisinde yaptıkları yanlışların çözümlemesi üzerine bir inceleme

    GÖKSEL ERDEM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1999

    Eğitim ve ÖğretimÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi

    İngiliz Dili Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENGİZ TOSUN

  5. Tez No

    885133

    Muîn el-Miskin Ravzatü'l-Vâ'izîn adlı eserin Doğu Türkçesine tercümesi (Dilbilgisi incelemesi- karşılaştırmalı metin- sözlük dizin)

    Translation of Muîn al-Miskîn's Ravzat al-Wâ'izzîn into Eastern Turkish (Grammatical analysis- comparative text- index)

    BURCU KAYA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Türk Dili ve EdebiyatıMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    Türk Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TANJU SEYHAN

Geri Dön