Time frequency analysis for biomedical applications
Biyomedikal uygulamalar için zaman sıklık yöntemi
- Tez No: 77235
- Danışmanlar: PROF. DR. KEMAL ÖZMEHMET
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Biyomedikal uygulamalar, Dalgacık yöntemi, Elektrokardiyografi, Kodlama, Biomedical applications, Wavelet method, Electrocardiography, Coding
- Yıl: 1998
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Elektrokardiyolojik (EKG) sinyal analizi, elektofızyolojik anormalliklerin bulunmasında oldukça önemli bir alandır. Bu alandaki çalışmalar hızla ilerlemektedir. Buna rağmen, QRS komplekslerinin hem frekans hemde zaman eksenindeki analizleri, yeterli doğrulukta sonuçlar vermemektedir. Bu nedenle güncel kullanılan yöntemlere iyileştirme gerekmektedir. Bu çalışmada, dalgacık (wavelet) fıltreleme uygulamaları araştırılmıştır. Daha sonra normal ve sağlıksız hastalardan alınan verilere bu yaklaşım uygulanmıştır. Ayrıca bu çalışmada bir görüş açısı sağlamak amacıyla; temel filtreleme, sonlu darbe cevabı (SDC) fıltreleme, altbant SDC fıltreleme ve altbant dalgacık filtreleme teknikleri kullanılmıştır. Burada belirtilmesi gereken bir nokta dalgacık filtreleri için yeni bir yaklaşım önermemizdir. Alt pencereleme adını verdiğimiz bu yaklaşım ile dalgacık filtreleme tekniği, verilere uygulanmıştır. Dalgacık fonksiyonu olarak B-spline dalgacık fonksiyonları kullanılmıştır. Yukarıda belirtilen tüm tekniklerde, analiz edilen EKG sinyallerinin sonuçları değerlendirme amacı ile yine bizim tarafımızdan geliştirilen hata kriterleri ile karşılaştırılmıştır. Tüm sonuçlar göstermektedir ki, dalgacık ve altbant dalgacık teknikleri ile analiz edilen sonuçlarda QRS komplekslerinin bulunmasında doğruluk oranları diğer yöntemlere göre çok daha iyidir.
Özet (Çeviri)
Electrocardiography (ECG) signals analysis is a very important step in the detection of some of the electrophsiological abnormalities that distinguish patients with and without sustained late potential problems. Unfortunately, approaches developed so far, both in time and frequency domain of the QRS complex suffers from a relatively low positive-predictive accuracy. Therefore, in this underscores it is required to improve methods. In this work, we investigated the applications of wavelet filter banks. To this effect it is then applied to the problem of distinguishing patients with and without late potential. In the course of the work, we studied the various accuracy scenarious using basic filtering, finite impulse response (FIR) filtering, subband FIR filtering, subband wavelet filtering and, wavelet filtering techniques. We devoloped a new approach called subframe approximation and then we applied this approach to the wavelet filters. The real improvement is achieved in subband wavelet filtering method and discrete wavelet analysis that can be used in practice.
Benzer Tezler
- Development of Microwave/Droplet-Microfluidics Integrated Heating and Sensing Platforms for Biomedical and Pharmaceutical Lab-on-a-Chip Applications
Development of Microwave/Droplet-Microfluidics Integrated Heating and Sensing Platforms for Biomedical and Pharmaceutical Lab-on-a-Chip Applications
GÜRKAN YEŞİLÖZ
Doktora
İngilizce
2017
Makine MühendisliğiUnıversıty Of WaterlooMühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CAROLYN L. REN
- LabVIEW kullanılarak biyoelektriksel işaretlerin zaman frekans analizi
Time frequency analysis of bioelectrical signals using LabVIEW
SEDA GÜZEL AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TURGAY KAYA
- Biyomedikal uygulamaları için biyodielektrik kapasitör üretilmesi ve dielektrik özelliklerinin geliştirilmesi
Fabrication of biodielectric capacitors and improvement of their dielectric properties for biomedical applications
AYŞEGÜL DERE
Doktora
Türkçe
2023
BiyomühendislikFırat ÜniversitesiMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİYAZİ ÖZDEMİR
- Deep learning-based analysis of electrochemical, biomedical, and optical signals
Elektrokimyasal, biyomedikal ve optik sinyallerin derin öğrenme tabanlı analizi
MUHAMMET ÇAĞRI YEKE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Biyoteknolojiİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüBiyoteknoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDURRAHMAN GÜMÜŞ
PROF. DR. DİLEK ODACI
- Collective anomaly detection in time series using pitch frequency and dissimilarity features
Pitch frekansı ve benzeşmezlik öznitelikleri kullanılarak zaman serilerinde kolektif anomali tespiti
EKİN CAN ERKUŞ
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VİLDA PURUTÇUOĞLU
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYKUT EKEN