Geri Dön

Bowel activity detection algorithm with active noise cancellation for IoT devices

IoT cihazlari i̇çin aktif gürültü önleme özellikli bağırsak sesi tespit algoritmasi

  1. Tez No: 642198
  2. Yazar: ERDİNÇ TÜRK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ÜMİT DENİZ ULUŞAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Akdeniz Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Gastrointestinal aktivitenin çoklu algılayıcı dizisi kullanılarak analizi ve haritalanması

    Analysis and mapping of gastrointestinal activity using multi-sensor array

    HALİL GÜVENÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAkdeniz Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÜMİT DENİZ ULUŞAR

  2. 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

    Türkçe

    2017

    BiyokimyaEge Üniversitesi

    Tıbbi Biyokimya Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BURCU BARUTÇUOĞLU

  3. İrratabl barsak sendromlu hastaların beslenme düzeylerinin değerlendirilmesi

    Irritable bowel syndrome patients' detection of nutrition condition

    HANDE BAŞARAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Beslenme ve DiyetetikHaliç Üniversitesi

    Beslenme ve Diyetetik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FİLİZ AÇKURT

  4. 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

    Türkçe

    2019

    MikrobiyolojiNecmettin Erbakan Üniversitesi

    Tıbbi Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MAHMUT BAYKAN

  5. Tiopurin S-metil transferaz mutasyonlarının multiplex PCR ile belirlenmesi

    Detection of thiopurine S-methyltranseferase mutations by multiplex PCR

    ÖZOĞUL MERT HAFTA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    BiyoteknolojiÇukurova Üniversitesi

    Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET AKİF ÇÜRÜK