Classification and detection of wheezes in respiratory sounds
Solunum seslerinde bulunan hırıltı seslerini sınıflandırma ve tesbit etme
- Tez No: 652297
- Danışmanlar: PROF. DR. ZEYNEP YASEMİN KAHYA, DR. ÖĞR. ÜYESİ İPEK ŞEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 118
Özet
Solunum seslerini akıllı bilgisayar algoritmaları ile analiz etmek ve içindeki normal olmayan solunum seslerini teşhis etmek 250 yıllık geçmişe sahip oskultasyon yönteminde yeni bir çağ başlatmıştır. Bu algoritmalar oskultasyon konusunda geleneksel steteskopların problemlerini çözebilir ve sağlık çalışanlarını destekleyebilirler. Bu tezde, hırıltı seslerini normal solunum seslerinin arasından tespit etmeyi sağlayan yeni bir akıllı algoritma geliştirildi ve sunuldu. Hırıltı seslerini akıllı algortimalar ile tesbit etmek günümüzde bir çok araştırmacı tarafından çalışılmaktadır. Hırıltılar sürekli ve normal olmayan solunum sesleri olarak tanımlanabilirler. Müzikal bir yapıya sahiptirler. Süresi, yoğunluğu ve nefes alış verişinini hangi evresinde olduğu verisi, akciğer hastalıklarının teşhisi ve durumu hakkında önemli bilgiler verir. Bu çalışmadaki hedeflerden biri daha önceki araştırmalarda hırıltı belirlemede kullanılan 9 tane ses özelliği arasıdan, en ayırıcı olanlarını belirlemektir. Ayrıca, bu özellikleri kullanarak hırıltı seslerini ayırt edebilen en başarılı makine öğrenmesi algoritmasını da bulunması hedeflendi. Son olarak, en başarılı sonuçları veren makine öğrenmesi modelini kullanarak hırıltı seslerini normal solunum seslerinden ayırt etmeyi sağlayan yeni bir algoritma geliştirildi.
Özet (Çeviri)
Analyzing respiratory sounds and detecting anomalies in them with intelligent computer algorithms has opened a new era for auscultation that has 250 years of history. These algorithms can overcome the drawbacks of conventional stethoscopes and support medics about auscultation. In this thesis, a new intelligent algorithm to detect wheezes superimposed on vesicular sounds is developed and presented. Detection of wheezes with intelligent algorithms is one of the hot topics currently being researched by many researchers. They are continuous musical adventitious respiratory sounds. Their duration, intensity, and phase in respiratory sounds give essential information for the diagnosis and prognosis of respiratory diseases. In this study, one of the aims is to determine the best discriminative features among nine features which are mostly used in other researches. The other aim is to find the best-performed machine learning classifier to classify wheezes and normal respiratory sounds. Last, we created a novel detection algorithm is presented to detect correctly the wheeze interval in recorded respiratory sounds by employing selected machine learning model to respiratory sounds.
Benzer Tezler
- Solunum seslerinin analizi ve sınıflandırılması
Analysis and classification of respiratory sounds
TANJU ENGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
1991
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiY.DOÇ.DR. H. ÜMİT AYGÖLÜ
- Bronşektazili hastalarda bakteriyel kolonizasyonların prognoza etkisi
Başlık çevirisi yok
SEMA NUR DOĞRU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Göğüs HastalıklarıAnkara ÜniversitesiGöğüs Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OYA KAYACAN
- PC tabanlı çok kanallı bir elektronik stetoskop tasarımı ve gerçekleştirilmesi
PC based multichannel electronic stethoscope designing and materialize
HÜSEYİN POLAT
Doktora
Türkçe
2006
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İNAN GÜLER
- Derin öğrenme yöntemi ile kesici takımların sınıflandırılması ve tespiti
Classification and detection of cutting tools by deep learning method
KENAN TAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Makine MühendisliğiBatman ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞEHMUS BADAY
- Klasik Türk müziği makamlarının sınıflandırılması ve tespiti
Classification and detection of classic Turkish music maqams
MERT KAYIŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FIRAT HARDALAÇ