Bowel activity detection algorithm with active noise cancellation for IoT devices
IoT cihazlari i̇çin aktif gürültü önleme özellikli bağırsak sesi tespit algoritmasi
- Tez No: 642198
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÜMİT DENİZ ULUŞAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Akdeniz Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 69
Özet
Nesnelerin interneti sağlık hizmetlerinde çeşitli uygulamalara olanak sağlamaktadır. Buna örnek olarak kalp atışı, bağırsak aktivitesi, akciğer sesi gibi hastaların fizyolojik bilgilerini izlemek için kullanılan kablosuz tıbbi sensörler verilebilir. Karın bölgesinden ameliyat geçiren hastalarda bağırsak aktivitesinin gerçek zamanlı tespiti hastanın iyileşme süreci için büyük önem taşımaktadır. Çünkü, ameliyat sonrasında bağırsak hareketliliği geçici olarak durmaktadır. Bağırsak hareketliliği geri kazanılana kadar hasta aç bırakılmakta ve sonrasında hasta sıvı gıda ile beslenmektedir. Bağırsak hareketliliğini izlemek ve bağırsak aktivitesini otomatik olarak tespit etmek için birçok çalışma yapılmıştır. Ancak kliniklerde meydana gelen çevresel gürültüler nedeniyle aktivite tespiti zorlaşmaktadır. Bu çalışmada, daha önceki çalışmalarımızda geliştirdiğimiz kablosuz elektronik stetoskop için aktif gürültü önleme özelliğine sahip bağırsak aktivitesi tespit algoritması geliştirildi. Çalışmanın odak noktası, elektronik stetoskopta bulunan iki mikrofonu kullanarak etkili bir aktif gürültü önleme uygulaması geliştirmektir. Deneyler hem sentetik hem de gerçek oskültasyon verileri kullanılarak geliştirildi. Aktif gürültü önleme için beş farklı adaptif filtre test edildi ve ideal bir adaptif filtre algoritması belirlendi. Sonrasında, bağırsak aktivitesi tespit algoritması gerçek oskültasyon verileri kullanılarak geliştirildi. Sinyal iyileştirme için aktif gürültü önleme uygulaması, bant geçiren filtre, sinyal normalizasyonu ve Hilbert dönüşümü teknikleri uygulandı. Oluşturulan ROC eğrisinden belirlenen genlik eşik değeri kullanılarak bağırsak sesleri tespit edildi. Algoritma, on farklı oskültasyon kaydı üzerinde test edildi ve bağırsak seslerinin tanınmasında %95,09 duyarlılık ve %95,83 özgüllük elde edildi.
Özet (Çeviri)
Internet of Things (IoT) enables a variety of applications in healthcare. A key application for IoT based technologies is wireless medical sensors that can be used to monitor patients' physiological information such as heartbeat, bowel activity, lung sound. Real-time detection of bowel motility after major abdominal surgery has significant importance in the patients' healing process. Because intestinal motility temporarily stops after the surgery, a period of fasting is commonly practiced, and patients are fed with fluids following the recovery of bowel motility. Many studies have been conducted to monitor intestinal motility and automatically detect bowel activity. But bowel activity detection suffers from ambient noise occurs in clinics. In this study, a bowel activity detection algorithm with active noise canceling feature was developed for our custom design IoT-driven electronic stethoscope, which was developed in our previous studies. This study's focus is to develop an effective active noise cancellation application by using both microphones of the electronic stethoscope. Experiments were conducted using both synthetic and real auscultation data. Five different adaptive filters were tested for active noise cancellation, and an ideal adaptive filter algorithm was determined. Then, a bowel activity detection algorithm was developed using real auscultation data. Active noise cancellation, bandpass filter, signal normalization, and Hilbert transform techniques were applied for signal enhancement. Bowel sounds were detected using an amplitude threshold value, which is determined from the generated ROC curve. The algorithm was tested on ten different auscultation recordings, and a sensitivity of 95.09% and a specificity of 95.83% were obtained in bowel sound recognition.
Benzer Tezler
- Gastrointestinal aktivitenin çoklu algılayıcı dizisi kullanılarak analizi ve haritalanması
Analysis and mapping of gastrointestinal activity using multi-sensor array
HALİL GÜVENÇ
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAkdeniz ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜMİT DENİZ ULUŞAR
- Klinik remisyondaki crohn hastalarında inflamatuvar belirteçlerin hastalık aktivite ve rekürensindeki yeri
Statements of inflammatory biomarkers activity and recurrence of crohn patients in clinical remission disease
GUNEL HASANOVA
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2017
BiyokimyaEge ÜniversitesiTıbbi Biyokimya Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURCU BARUTÇUOĞLU
- İrratabl barsak sendromlu hastaların beslenme düzeylerinin değerlendirilmesi
Irritable bowel syndrome patients' detection of nutrition condition
HANDE BAŞARAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Beslenme ve DiyetetikHaliç ÜniversitesiBeslenme ve Diyetetik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİLİZ AÇKURT
- Ülseratif kolit olgularının aktivasyon takibinde fekal kalprotektin değerinin endoskopik aktivite skorlaması ile karşılaştırılması
The comparison of fecal calprotectin value with endoscopic activity score in follow up of exacerbated cases of ulcerative colitis
EMİNE ÜLKÜ OKUMUŞ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2019
MikrobiyolojiNecmettin Erbakan ÜniversitesiTıbbi Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHMUT BAYKAN
- Tiopurin S-metil transferaz mutasyonlarının multiplex PCR ile belirlenmesi
Detection of thiopurine S-methyltranseferase mutations by multiplex PCR
ÖZOĞUL MERT HAFTA
Doktora
Türkçe
2024
BiyoteknolojiÇukurova ÜniversitesiBiyoteknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET AKİF ÇÜRÜK