Geri Dön

Geometric model error reduction in inverse problem of electrocardiography

Elektrokardiyografi için ters problemdeki geometrik model hatalarının azaltılması

  1. Tez No: 846991
  2. Yazar: FURKAN ALDEMİR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. YEŞİM SERİNAĞAOĞLU DOĞRUSÖZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 117

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

  1. 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

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YEŞİM SERİNAĞAOĞLU DOĞRUSÖZ

  2. Mikrodalga görüntülemede seyreklik yaklaşımı yöntemlerinin uygulanması

    Sparse approximation and applications in microwave imaging

    EMRE YALÇIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZGÜR ÖZDEMİR

  3. Geliştirilmiş Ebers-Moll modelinin tranzistorlu gerilim kuvvetlendiricilerinde minimum distorsiyon şartına uygulanması

    Application of modified Ebers-Moll model to distortion minimization in bipolar transistor amplifiers

    SADRİ ÖZCAN

  4. Radyal pompaların kavitasyon performansının hesaplanması ve iyileştirilmesi

    Computation and improvement of the cavitation performance of radial flow pumps

    MEHMET KAYA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERKAN AYDER

  5. Isıl dengeden uzak azot gazı içindeki kamaya ait şok uzaklığının HAD ile belirlenmesi

    Determination of shock stand-off distances over wedges for thermally non-equilibrium nitrogen gas via CFD

    UMUT YILDIZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BAYRAM ÇELİK