Geometric model error reduction in inverse problem of electrocardiography
Elektrokardiyografi için ters problemdeki geometrik model hatalarının azaltılması
- Tez No: 846991
- Danışmanlar: DOÇ. DR. YEŞİM SERİNAĞAOĞLU DOĞRUSÖZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Elektrokardiyografik görüntüleme (ECGI) kalpteki elektriksel aktiviteyi görüntülemeye ve kalp ritmindeki bozuklukları tespit etmeye yarayan bir klinik araçtır. Bir ters problemi vardır: vücut yüzeyinden alınan potansiyel enerji ölçümlerinden, hastaya özel matematiksel bir üst gövde modeli kullanarak, kalbin elektriksel hareketine ulaşmak. Bu problem kötü konumlanmıştır ve kesin bir çözümü yoktur. Ters problemin kötü konumlanmış doğası, çözümüne uygulanmış istatistiksel sınırlamalarla alt edilebilir. Bu sınırlamalar; çözüm hakkındaki önceden bilinen istatistiksel bilgilere dayanır. Bu düzenlileştirmeyi sağlayan birkaç kestirme metodu vardır. Bu çalışma ekseriyetle Bayesian MAP kestirme metoduna odaklanır. Çoğu çalışmada MAP kestirme metodu sadece ölçüm hataları ile ilgilenip, kalp ve gövdenin geometrik modellemesindeki belirsizliklerden oluşan hataları göz ardı eder. Bu çalışma Utah Üniversitesinde kaydedilen elektrogram ölçümlerini kullanarak, elektrokardiyografide ters problemin çözümündeki ölçüm hatalarını ve geometrik model hatalarınının ayrı ayrı ve birlikte oluşturdukları etkilerin incelenmesine odaklanır. Dahası, bu geometrik model hatalarının etkilerinin aza indirgenmesi ve MAP çözümünün geliştirilmesi için metodlar sunar. Metodlar sayısal ölçüler bazında kıyaslanır. Bu metodlar, kalp haritası üzerinde sunulan birtakım görsellerle de kıyaslanır. Bu tezde sunular metodlar; Bayesian MAP kestirmesinin orijinal kalp potansiyellerini ve aktivasyon zamanlarını tahmin etmedeki performansını iyileştirmiştir. Geometrik model hatalarını hesaba katmak, gerçeğe daha yakın kalp potansiyeli ve öncü elektrot konumu tahminleri ile sonuçlanmıştır. Bu da klinik hastaların, müdahaleli bir prosedür olan, kalplerini modelletmelerinin sayısında azalmaya yol açacaktır.
Özet (Çeviri)
Electrocardiographic Imaging (ECGI) is a clinical tool for visualizing the electrical activity of the heart, detecting arrhythmias and mapping arrhythmic substrates. It has an inverse problem: obtaining electrical activity of the heart from body surface potential measurements, using a patient-specific model of the torso. This problem is an ill-posed one and does not have an exact solution. The ill-posed nature of the inverse problem could be handled with statistical constraints on the solution. These are based on prior statistical information about the solution. Several estimation methods exist to provide this regularization. This study focuses on the Bayesian MAP estimation. In most studies, MAP only handles the measurement noise and neglects the errors caused by discrepancies in the geometric modeling of the heart and the torso. This study, using measured electrogram data from the University of Utah, focuses on inspecting the effects of measurement noise and geometric model errors on the solution of the inverse problem. Further, some methods are proposed to compensate for these geometric model errors and improve the MAP solution. Methods are compared with respect to numeric metrics. There are also visualizations that compare these compensations, showing results on the heart map. Methods proposed in the thesis improve the performance of Bayesian MAP in estimating original epicardial potentials and activation times. Taking geometric model errors into account results in more accurate estimations of EP and pacing locations. This reduces the number of times the hearts of patients need to be modeled, which is an invasive procedure.
Benzer Tezler
- Comprehensive evaluation of multivariate adaptive regression spline-based approaches for solving the inverse electrocardiography problem with experimental datasets
Ters elektrokardiyografi problemini çözmek için çok değişkenli uyarlanabilir regresyon eğrileri tabanlı yaklaşımların deneysel veri setleriyle kapsamlı değerlendirilmesi
MUHAMMED SAADEDDİN KOÇAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YEŞİM SERİNAĞAOĞLU DOĞRUSÖZ
- Dokuma kumaşlarda örgü tipinin ham kumaşın boyutları ve geometrik özellikleri üzerindeki etkilerinin araştırılması
Başlık çevirisi yok
EMEL ÖNDER
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER
- İki katlı pamuk ipliklerinden dokunan kumaşlarda örgüye bağlı olarak maksimum atkı sıklığının değişimi üzerinde bir araştırma
Başlık çevirisi yok
MELTEM ASLI NARTER
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER
- Matris lie grupları üzerine
Başlık çevirisi yok
RIFAT GÜNEŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Matematikİnönü ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NURİ KURUOĞLU