Data reduction techniques for ECG signals
EKG veri azaltma teknikleri
- Tez No: 65488
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. REYAD YILMAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1997
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 98
Özet
ÖZET Elektrokardiogram (EKG) sinyali kalp hastalıklarının tanısı için çok önemlidir. EKG işaretlerine sıkıştırma teknikleri son otuz yıldır uygulanmaktadır. Bu tekniklerin EKG işaretlerinin depolanması ve iletilmesi işlemlerini kolaylaştırmada çok büyük önemi vardır. EKG Veri Sıkıştırma Teknikleri, Direkt Veri Sıkıştırma Teknikleri ve Dönüşüm Metodlan olmak üzere başlıca iki gruba ayrdır. Direkt Veri Sıkıştırma Teknikleri: EKG DPCM (Differential Pulse Code Modulation), Entropi kodlama, AZTEC, Dönüm Noktası (Turning Point ), CORTES, Fan / SAPA ve Adaptif eşikli sıkıştırma teknikleridir. Dönüşüm Teknikleri ise Fourier, Walsh ve K-L dönüşüm metodlanm içerir. Direkt data sıkıştırma teknikleri ve Dönüşüm teknikleri orijinal ECG sinyalinden elde edilen gerçek dataya uygulanır. Böylece tersine işlemler gerçekleştirildikten sonra orijinal işaret elde edilebilir. Direkt veri sıkıştırma teknikleri, orijinal işareti analiz edip bu işarette gerekli olmayan örnekleri algılama ve bunları atma esasına dayanır. Oysa dönüşüm metodlarında enerji dağılımı analizi yapılarak gerekli olmayan datalar algılanır. Direct veri sıkıştırma teknikleri, gerek işlem hm, gerekse sıkıştırma oram bakımından dönüşüm metodlarına göre daha verimli sonuçlara sahiptir. Bu nedenle bu tezde direkt EKG veri sıkıştırma yöntemlerine yer verilmiştir. Bu tezin ana amacı direkt EKG veri sıkıştırma metodlarına genel bir bakış açısı sağlayarak, şimdiye kadar geliştirilmiş EKG veri sıkıştırma tekniklerinden daha verimli sonuçların ekle edilebildiği yeni bir algoritma oluşturmaktır. Bu algoritmanın oluşturulmasında göz önüne alınması gereken kriterler PRD (Percent Rootmean Square Difference) ve görüntü kalitesidir.vm Bu çalışmada direkt EKG veri sıkıştırma yöntemleri incelendikten sonra Adaptif Eşikli ve SAPA-2 algoritmalarının bilgisayar simülasyonlan yapılmış ve performanslan değerlendirilmeye çalışılmıştır. Buna ek olarak, Adaptif-SAPA adı verilecek olan yeni bir algoritma oluşturulmuş ve performansı hesaplanmıştır. Tezin sonunda simülasyonu yapılmış olan algoritmaların performanslan karşılaştınlmıştır. Buna göre, Adaptif- SAPA Algoritması'mn özelHikle düşük sıkıştırma oranlarında simülasyonu yapılmış olan diğer iki algoritmaya göre daha verimli sonuçlar verdiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT The Electrocardiogram (ECG) signal is one of the most important vital signs monitored from cardiac patients. A broad spectrum of techniques for electrocardiogram (ECG) compression have been proposed during the last three decades. Such techniques have been vital in reducing the digital ECG data volume for storage and transmission. These techniques are essential to a wide variety of applications ranging from diagnostic to ambulatory ECG's. ECG data compression schemes are presented in two major groups: Direct data compression techniques and transformation techniques. The direct data compression techniques are : ECG Differential Pulse Code Modulation (DPCM), Entropy Coding, AZTEC, Turning Point, CORTES, Fan/ SAPA and Adaptive Threshold compression methods. The transformation methods include: Fourier, Walsh, K-L transforms. Data compression by the both compression methods contain actual data from the original signal. Whereby, the original signal data are reconstructed by an inverse process. The direct data compression is based on the detection of redundancies on direct analysis of the actual signal samples. In contrast, transformation methods mainly utpize spectral and energy distribution analysis for detecting redundancies. Direct data compression techniques for ECG signals have better performance than the transformation methods in regard particularly to the processing speed and generally to the compression ratio. For this reason, in this thesis direct ECG compression techniques were examined.VI The main purpose of this thesis is to investigate a new ECG compression technique which is more efficient than the other ECG compression algorithms. The efficiency criteria are the PRD (Percent Rootmean Square Difference) and the visual quality. This thesis includes the presentation of a framework for evaluation and comparison of direct ECG schemes. In addition to this, computer simulations of Adaptive Threshold and SAPA-2 algorithms have been presented and their performances have been evaluated. Besides, new algorithm which will be called Adaptive-SAPA has been introduced and its performance has been calculated. Furthermore, performance comparison of these algorithms has been presented. According to this, it is observed that; especially in the low compression ratios, Adaptive-SAPA Algorithm is more efficient than the other compression schemes which have been simulated.
Benzer Tezler
- Entropi kodlama ile Ekg veri sıkıştırması
ECG Data compression by entropy coding
ABDURRAHMAN AKTENER
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. MEHMET KORÜREK
- ECG arrhythmia classification using class-modular MLP
Sınıf modüler ÇGY kullanılarak EKG aritmi sınıflandırması
HAYDAR VURAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. FİKRET GÜRGEN
- Multilead ECG data compression by multirate signal processing and transform domain coding techniques
Başlık çevirisi yok
M.CENGİZ AYDIN
Yüksek Lisans
İngilizce
1991
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiDOÇ.DR. A. ENİS ÇETİN
- Intelligent arrhythmia classification based on support machines
Destek vektör makineleri kullanılarak aritmi sınıflandırması
ASLI UYAR ÖZKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2006
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİKRET GÜRGEN
- Biyomedikal işaretlerin sınıflandırılması için akıllı tekniklerin Labview ortamında gerçeklenmesi
Realization of intelligent techniques for classification of biomedical signals in the Labview
DUYGU KAYA
Doktora
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA TÜRK