Categorization of normal and abnormal heart ryhtms from phonocardiogram signals
Fonokardiyogram sinyallerinden normal ve anormal kalp ritimlerinin sınıflandırılması
- Tez No: 640666
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SAMİ ARICA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 78
Özet
Fonokardiyogram, kalbin mekanik seslerini, özellikle kalp kapakçıklarının seslerini kaydetmeye ve sonraki analize dayanır. İnsan yaşamı için hayati önem taşıyan kardiyovasküler sistemin objektif bir değerlendirmesini sağlar. Bu tezde, PCG sinyalinden elde edilen normal ve anormal kalp seslerinin sınıflandırılması ve analizi araştırılmıştır. Veriler, iki gruptan oluşan A ve B; 2016 Physio-net veri tabanından elde edildi. Fonokardiyogram sinyalleri ilk olarak S1, S2 ve S4 dalgalarına ayrıştırıldı. Daha sonra her dalgadaki patlamalar bölümlere ayrıldı ve bu sinyallerin bölümlerinden ortalama güç ve baskın frekans hesaplandı. Kalp seslerini kategorize etmek için basit bir doğrusal Bayes sınıflandırıcısı kullanıldı. Grup A ve B'nin ortalama doğruluğu sırasıyla %61 ve %48 olarak elde edildi. B grubu için yöntemin başarısız olduğu gözlendi. Ancak A için sonuç umut vericidir.
Özet (Çeviri)
The phonocardiogram is based on recording the mechanical sounds of the heart, especially the sounds of the heart valves, and subsequent analysis. It provides an objective assessment of the cardiovascular system, which is vital for human life. In this thesis, the classification and analysis of normal and abnormal heart sounds obtained from the PCG signal was investigated. The data was obtained from challenge 2016 Physio-net database which consisted of two groups; A and B. Phonocardiogram signals was first decomposed into S1, S2 and S4 waves. Then bursts in each wave were segmented, and average power and dominant frequency were calculated from the segments of these signals. A simple linear Bayesian classifier was used to categorize heart sounds. The average accuracy of group A and B was obtained as 61% and 48% respectively. It was observed that the method fails for group B. However, the result for A was promising.
Benzer Tezler
- Lung sound signal classification by using cosine similarity-basedmultilevel discrete wavelet transform decomposition with CNN-LSTM hybrid model
CNN-LSTM hıbrıt modelıyle kosınüs benzerlıgıne dayalı çok düzeylıayrık dalgacık dönüsümü ayrısımı kullanarak akcıger ses sınyalısınıflandırması
KHABAT HASAN ABDULLAH
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHarran ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET BİLAL ER
- Discretized categorization of high level traffic activites in tunnels using attribute grammars
Tünellerdeki üst seviye trafik aktivitelerinin öznitelik grameri sayesinde ayrık kategorizasyonu
DEMİRHAN BÜYÜKÖZCÜ
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilişsel Bilim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEM BOZŞAHİN
- EKG sinyallerinden elde edilen görüntülerin hibrit derin öğrenme yöntemleri kullanılarak sınıflandırılması
Classification of images obtained from ECG signals using hybrid deep learning methods
ONUR AKCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SÜLEYMAN UZUN
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ OSMAN SELVİ
- Çölyak hastalarının videonistagmografi ile değerlendirilmesi
Assessment of celiac patients with videonystagmography
TUĞÇE GÜL ÜZÜMCÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Kulak Burun ve BoğazTurgut Özal ÜniversitesiOdyoloji ve Konuşma Bozuklukları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NEBİL ARK
- Frontonazal displazi olgularında klinik sınıflandırma ve nörokristopati ile ilişkilendirilmiş genlerin araştırılması
Clinical classification of frontonasal dysplasia cases and screening of neurocristopathy related genes
UMUT ALTUNOĞLU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2012
Genetikİstanbul ÜniversitesiTıbbi Genetik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜLYA KAYSERİLİ KARABEY