Algorithm to analyze the heart sound to diagnose some heart diseases
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 806193
- Danışmanlar: PROF. DR. GALİP CANSEVER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 69
Özet
Bu tezin amacı, kalp sesini analiz etme niyetiyle yeni bir algoritma geliştirmektir. Kaç tane olduğunu saymak için önce şunları yapmalıyız: kalp atışları ve kalbin iki ana sesi arasında geçen süre. kalp, S1 ve S2 olarak bilinir. Bu makalenin amacı, kalp atışlarının her bir sayısının kaç kez tekrarlandığını ve kalbin iki ana sesi arasında geçen süreyi saymaktır. Bu araştırma kapsamında, zirve tespitine odaklanan bir metodolojiyi tartışıyoruz. En önemli iki kardiyak ses olan S1 ve S2 arasında meydana gelen zamansal boşlukları filtrelemek ve ölçmek şu anda birincil araştırma hedeflerimizdir. Sistemimiz tarafından elde edilen bilgileri kullanırken, önerilen teknik, verilerin kaynağı olarak S1 ve S2'yi belirlemede yüksek derecede doğruluk göstermiştir. Bu doğruluk, kalp seslerini toplamak ve analiz etmek için bağışçılardan aldıkları verilerde kabaca yüzde 95,6 idi. Bu, donörlerin kalp seslerinin alınması ve analiz edilmesiyle belirlendi. Kanlarını veren 15 kişi farklı yaş ve cinsiyetlerdendi (hem erkek hem de kadın) ve her donör kendi yolunda benzersizdi. Ancak, kayıtların kalitesiz olması nedeniyle, aracın doğruluğu çevrimiçi olarak herkesin erişebileceği verilerle kullanıldığında %80,194'e düştü. Bu, kayıtların kalitesiz olmasından kaynaklanıyordu. Ayrıca sistem, S1 ve S2 aralıklarına ek olarak kalp atış hızını da hesaplamış ve bu hesaplamaların sonuçlarını çubuk grafikler yardımıyla sunmuştur.
Özet (Çeviri)
The purpose of this thesis is to develop a novel algorithm with the intention of analyzing the sound of the heart In order to count how many there are, we must first: heart beats and the amount of time that elapses between the two primary sounds of the heart, known as S1 and S2. A purpose of this paper is to count how many times each number occurs of heart beats and the amount of time that elapses between the two primary sounds of the heart. Within the scope of this inquiry, we discuss a methodology that is focused on peak detection. Filtering and quantifying the temporal gaps that occur between the two most important cardiac sounds, S1 and S2, are our primary research objectives at this moment. When using the information obtained by our system, the suggested technique demonstrated a high degree of accuracy in determining S1 and S2 as the source of the data. This accuracy was roughly 95.6 percent in the data that they adopted from donors to collect their heart sounds and analyze them. This was determined by taking and analyzing the donors' heart sounds. The 15 persons who gave their blood were of diverse ages and genders (both male and female), and each donor was unique in their own way. However, because of the poor quality of the recordings, the accuracy of the tool dropped to 80.194% when it was used with data that was publicly accessible online. This was due to the fact that the recordings were of poor quality. Additionally, the system calculated the heart rate in addition to the S1 and S2 intervals, and it presented the results of these calculations via the use of bar graphs.
Benzer Tezler
- Solunum sesleri yardımıyla uyku apnesinin tespit edilmesi
Sleep apnea detection with respiratory sounds
BEKİR DOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAMER ÖLMEZ
- Homomorfik filtreleme ile EKG analizi
Başlık çevirisi yok
HÜSEYİN HIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. MEHMET KORÜREK
- Kalp rahatsızlıklarının yapay zekâ algoritmaları ve akıllı telefonlar/tabletler kullanılarak tespit edilmesi
Detection of heart diseases using artificial intelligence algorithms and smart phones / tablets
MESUT GÜVEN
Doktora
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FIRAT HARDALAÇ
- Kalp seslerinin analizi ve yapay sinir ağları ile sınıflandırılması
Analysis of heart sounds and classification of by using artificial neural networks
ÖZGÜR SAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ZÜMRAY DOKUR ÖLMEZ
- Sahne analizi için ses kaynağı tespiti
Sound source identification for scene analysis
İSMAİL İREN SALTALI
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE