Geri Dön

Respiration pattern recognition using dual tri-axis accelerometers

2 adet 3 eksenli akselerometre kullanılarak solunum modeli tanımlama

  1. Tez No: 690417
  2. Yazar: İBRAHİM SAVRUK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ZEYNEP YASEMİN KAHYA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 60

Özet

Bu çalışmada, göğüs hareketlerinden faydalanılarak solunum motifi çıkarılmıştır. Göğüs hareketlerinin izlenilebilmesi için, iki adet akselerometre kullanılmıştır. Akselerometreler kalp atışlarından etkilenmemesi için göğüsün ve sırtın sağ taraflarına ayna simetrik olarak yerleştirilmiştir. Akselerometreden mikroişlemci ile okunan veriler kablosuz haberleşme ile MATLAB yazılımına aktarılmıştır. Kablosuz haberleşme yöntemi olarak Bluetooth kullanılmıştır. Aktarılan veriye dijital filtreler ve eksen birleştirmesi uygulanarak solunum motifi çıkarılmıştır. Akselerometre verilerinde oluşan gürültüyü elemek için sinyale 0.5 Hz kesmeli üçüncü derece butterworth alçak geçirgen filtre uygulanmıştır. Elde edilen sonuçlar kullanılarak solunum oranı hesaplanmıştır. Verilerin doğruluğunu hesaplayabilmek için altın standart olan spirometre cihazı ile karşılaştırmalar yapılmıştır. Grafik benzerliğinin yanı sıra korelasyon katsayısı, SKLD (Simetrik Kullback-Leibler Mesafesi ) değerleri ve ortalama gecikme değerleri hesaplanarak sayısal benzerlikler bulunmuştur. Testler hareketli vücut ve sabit vücutta olmak üzere 2 ayrı senaryo ile yapılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre ortalama 280 ms gecikme, soluk başına ortalama 0.8280 ve test başına ortalama 0.7786 korelasyon değeri hesaplanmıştır. Çalışmanın ikinci kısmında, literatür çalışmalarından farklı olarak hareketli bir vücutta solunum motifi çıkarılmaya çalışılmıştır. Elde edilen sonuçlar spirometre ile kıyaslanmıştır. Testler dairesel, periyodik vücut hareketleri ile tekrarlanmıştır. Bu testler sonucunda soluk başına 0.6845, test başına 0.5861 korelasyon katsayısı ve ortalama 583 milisaniyelik gecikme elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

In this study, respiration pattern is extracted using chest movements. Two accelerometers are used to track chest movements. Accelerometers are placed on the right side of the chest and the dorsal as mirror symmetrical not to be affected by heart beats. The data read from the accelerometer with the microprocessor is transferred to the MATLAB software by wireless communication. Bluetooth is used as a wireless communication method. Respiration pattern is extracted from the data by applying digital filter and axis fusion. Third order low pass Butterworth filter with 0.5 Hz cutoff frequency is applied to accelerometer axes data to eliminate noise. Respiration rate is calculated using filtered data. Results are compared with spirometer which is the golden standard for flow and volume measurements. Correlation coefficient, SKLD( Symmetric Kullback-Leibler Distance) and mean delay values are calculated besides comparing the graphical representations. Validation and comparison tests are applied with two scenarios which are tests on non-moving body and tests on moving body. According to results, 260 ms mean delay, 0.8280 mean correlation coefficient per respiration cycle and 0.7786 correlation coefficient per non-moving tests are calculated when results are compared with spirometer. In the second part of the study, respiration pattern has been tried to be extracted in moving body. The results are compared with spirometer. Tests are repeated with rotational and reciprocating movements. 583 ms mean delay, 0.6845 mean correlation coefficient per respiration cycle and 0.5861 correlation coefficient for per tests are calculated in these tests.

Benzer Tezler

  1. EEG ve EKG işaretlerinden örüntü tanıma uygulamaları ve karşılaştırılması

    Applications and comparison of pattern recognition from EEG and ECG signals

    ABDULNASIR YILDIZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA POYRAZ

  2. Uykuda solunum bozukluklarının teşhisi ve sınıflandırılmasının yumuşak hesaplama algoritmaları kullanılarak gerçeklenmesi

    Sleep respiration disorders diagnosis and classification utilizing soft computing algorithms

    OĞUZ HAN TİMUŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    BiyomühendislikKocaeli Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMİNE BOLAT

  3. Anemisiz demir eksikliği olan bireylerin sirkadiyen kan basıncı varyasyonlarının değerlendirilmesi

    Evaluation of circadian blood pressure variations in individuals with iron deficiency without anemia

    KERİMAN IŞIL ÜNSAL

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İç HastalıklarıSağlık Bilimleri Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SELMA KARAAHMETOĞLU

  4. Yapay Zeka'nın robot görmesi üzerine uygulanması

    An Application of robot vision in artificial intelligence

    FUNDA PEHLİVAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. TALHA DİNİBÜTÜN