Geri Dön

Solunum sesleri ile göğüs hastalıklarının teşhisi

Diagnosis of chest diseases with respiratory sounds

  1. Tez No: 563622
  2. Yazar: BURCU ACAR DEMİRCİ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. YÜCEL KOÇYİĞİT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Manisa Celal Bayar Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 118

Özet

Bu çalışma ile solunum sesleri kullanılarak akciğer hastalıklarının teşhisini yapmak ve hekime tanı koymada yardımcı olabilecek nesnel ve nicel bir araç oluşturmak amaçlanmaktadır. Her hekimin bilgi ve tecrübesi farklı olduğundan solunum sistemi hastalıklarının teşhisi konusunda sıkıntı yaşanabilmektedir. Bu çalışma kapsamında geliştirilen sistem, çeşitli zorluklardaki hastalık teşhisi durumlarında hekimin karar vermesine yardımcı olmaktadır. Aynı zamanda söz konusu sistemin, tıp fakültesinde öğrencilerin solunum sistemi hastalıklarını öğrenmesi için eğitici bir araç olarak da kullanılması planlanmıştır. Görsel kullanıcı arayüzü ile tasarlanan sistemde hastanın öyküsü ve mevcut durumu sisteme giriş yapılmaktadır. Belirti ve bulgular mevcut şikâyetlerle birlikte değerlendirilerek hastanın sahip olabileceği hastalıklar ekrana yansıtılmaktadır. Literatürde solunum sistemi hastalıklarına ait birçok çalışma mevcuttur. Mevcut çalışmalarda“hasta-hasta değil”olarak yapılan karşılaştırmalar hekime yardımcı olamamaktadır. Bu çalışmayı diğerlerinden ayıran hususlar aşağıdaki gibidir: .6 farklı solunum grubuna ait solunum verilerinin kullanılması .Solunum seslerinin özniteliklerinin tespiti için Ampirik Kip Ayrışımı kullanılması .Farklı öznitelik çıkarım ve sınıflama metotları kullanılarak, sınıflama başarılarının değerlendirilmesi .Görsel ara yüz ile hekime yardımcı olacak bir karar mekanizmasının oluşturulması .Hastanın kişisel bilgileri, hastalık tecrübeleri, ailesindeki bireylerin hastalık durumu gibi verilerin sisteme girilmesi .Hastanın sahip olabileceği hastalıkların tablosunun oluşturulması

Özet (Çeviri)

This study is aimed to diagnose chest diseases with using respiratory sounds and to create an objective and quantitative tool which can help doctor to make a diagnosis. Due to each doctor has different knowledge and experience, there is a trouble about the diagnosis of respiratory system diseases. The main purpose of the developed system is to help the doctor to decide in various difficult diagnostic situations. At the same time, the system are planned to be used as an educational tool for students in medical school to learn respiratory diseases. The system has a visual user interface to enter the information for the patients. Symptoms and signs are evaluated together with the existing complaints, and diseases that the patient may have are reflected on the screen. There are many studies on respiratory system diseases in the literature. The studies may not help doctor due to comparisons are made as“patient-not patient”. In the following, points that distinguished this study from the others are stated; •Use of respiratory data from 6 different respiratory groups •Using Empirical Mode Decomposition to determine the features of respiratory sounds. •Evaluation of classification successes by using different feature extraction and classification methods •To constitute of a decision-making mechanism that will help the doctor with the visual interface •To input data into the system such as patient's personal information, illness experiences, disease status of family members •To constitute list of possible diseases

Benzer Tezler

  1. Solunum seslerinin sayısal olarak kaydedilmesi, analizi ve sınıflandırılması

    Digital recording, analysis and classification of respiratory sounds

    MEHMET CENK SEZGİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ. DR. MEHMET KORÜREK

  2. Derin öğrenme ile akciğer seslerinin yüksek doğrulukla sınıflandırılması

    High-accuracy classification of lung sounds using deep learning

    AYŞENUR BAKAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ÖZTÜRK

  3. A multi-channel wireless respiratory and heart sounds acquisition and processing system

    Çok kanallı kablosuz solunum ve kalp sesleri toplama ve işleme sistemi

    ONUR YUSUF ÇINAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEYNEP YASEMİN KAHYA

  4. Oskültasyon seslerinden ampirik dalgacık dönüşümü analizi kullanılarak kronik obstrüktif akciğer hastalığının teşhisi

    Diagnosis of chronic obstructive pulmonary disease using empirical wavelet transform analysis from auscultation sounds

    EMRE DEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİskenderun Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET GÖKÇEN

  5. Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini

    ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK