Digital biomarker discovery for non-invasive health monitoring with acoustic and vibration signals
Akustik ve titreşim sinyalleri ile non-ınvazif sağlık izleme için dijital biyomarker keşfi
- Tez No: 914020
- Danışmanlar: PROF. ÖMER TOLGA İNAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Georgia Institute of Technology
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik-Bilgisayar Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 126
Özet
Biyobelirteç, fizyolojik veya patofizyolojik bir süreci objektif olarak ölçmek için kullanılabilen bir parametredir. Tıpta kullanılan biyobelirteçler genellikle kan, tükürük, idrar veya diğer vücut sıvılarından elde edilir ve çoğu durumda tıbbi kararları desteklemek için kullanılır. Yeni ortaya çıkan bir biyobelirteç sınıfı olan dijital biyobelirteçler, genellikle birden fazla donanım ve yazılım katmanı arasında bağlantılı dijital araçlar aracılığıyla toplanan ölçümlerdir. Bu çalışma, klinik kararlara yardımcı olmak için mevcut tıbbi bilgilerle birlikte kullanılabilecek dijital biyobelirteçleri türetmek için giyilebilir akustik ve titreşim ölçümlerinin kullanımını açıklamaktadır. Akustik ve titreşim sinyalleri birçok durumda elektrofizyoloji veya hareketi tamamlayıcı bilgiler taşır, ancak sinyaller temelde iyi anlaşılmamıştır. Bu da sinyal özellikleri ile önemli sağlık parametreleri arasında bire bir örtüşmenin sınırlı olmasına yol açmaktadır. Bu çalışma, doğru ve klinikte yararlı dijital biyobelirteçler türetmek için sinyal işleme, veri odaklı özellik keşfi ve istatistiksel teknikler aracılığıyla bu ilişkiyi araştırmayı amaçlamaktadır. Buna ek olarak, akustik ve titreşim sinyalleri önemli ölçüde denekler arası ve denek içi değişkenlik gösterir, bu nedenle klasik teşhis yaklaşımlarında kullanımları geçmişte başarılı olmamıştır. Bu çalışma, bu sinyalleri teşhis araçları olarak uyarlamaya odaklanmak yerine, belirli bir denek için zaman içinde sağlıktaki göreceli değişiklikleri, örneğin klinik durumdaki alevlenmeyi ve/veya belirli bir tedaviye yanıtı tespit etmek ve izlemek için yeni algoritmalar türetmeyi ve kullanmayı amaçlamaktadır. Bu tezin ilk bölümünde giyilebilir akustik ölçümlerin klinik olarak faydalı dijital biyobelirteçler türetmek için biyomekanikte, özellikle eklem sağlığı değerlendirmesinde, kullanılabileceği tartışılmıştır. İlk çalışma, juvenil idiyopatik artritin değerlendirilmesi için klinik olarak ilgili bir eklem sağlığı skoru türetmek üzere minyatür sensörler aracılığıyla yakalanan diz akustik emisyonlarının kullanımını sunmaktadır. Ardından, eklem ses sinyallerindeki tıklamaları tespit etmek, ve fizyolojik ve patolojik tıklamaları ayırt etmek için Teager Enerji Operatörü'nden yararlanan yeni bir tıklama algılama ve sınıflandırma algoritması sunulmaktadır. Bu tezin ikinci bölümü, kardiyovasküler değerlendirme için giyilebilir akustik ve titreşim ölçümlerin kullanımını iki farklı uygulama üzerinden incelemektedir. İlk uygulama, sol ventrikül destek cihazlarında pompa trombozu tespiti için pompa çalışma seslerinin makine öğrenimi algoritmalarıyla analiz edilmesini içermektedir. İkinci uygulama ise göğüsten alınan giyilebilir sismokardiyogram ve fonokardiyogram ölçümlerine dayalı olarak atım hacminin invazif olmayan bir şekilde tahmin edilmesi üzerinedir. Genel olarak bu tez, diz eklemi ve kardiyovasküler sağlık değerlendirmesi için giyilebilir titreşim ve akustik ölçümlerden yararlanan yeni yaklaşımlar sunmaktadır. Büyük çalışmalarla doğrulanıp onaylandıktan sonra, bu tür sistemler potansiyel olarak klinik kararlara yardımcı olabilir ve klinik sınırlar dışında çeşitli hastalıkların ve yaralanmaların yönetimini iyileştirebilir.
Özet (Çeviri)
A biomarker is a parameter that can be used to objectively quantify a physiological or pathophysiological process. Biomarkers used in medicine are commonly derived from blood, saliva, urine or other bodily fluids, and in many cases are used to inform medical decisions. There is a new emerging class of biomarkers, digital biomarkers, which are measures collected through connected digital tools, generally across multiple hardware and software layers. This work describes the use of wearable acoustic and vibration measurements to derive digital biomarkers, which can be used together with existing medical information to assist in clinical decisions. Acoustic and vibration signals carry information that is in many cases complementary to electrophysiology or movement, but the signals are not fundamentally well understood. This leads to a limited one-to-one correspondence between signal characteristics and important health parameters. To that end, this work aims to investigate this correspondence through signal processing, data-driven feature discovery and statistical techniques for deriving accurate and clinically relevant digital biomarkers. In addition, acoustic and vibration signals exhibit substantial inter-subject and intra-subject variability, thus their use in classical diagnostic approaches have not been successful in the past. Rather than focusing on adapting these signals as diagnostic tools, this work aims to derive and employ new algorithms to detect and track the relative changes in health, e.g. exacerbation in clinical state and/or response to a specific treatment, for a given subject over time. The first part of this dissertation discusses how wearable acoustic measurements can be leveraged in biomechanics, specifically in joint health assessment, to derive clinically useful digital biomarkers. The first work presents the use of knee acoustical emissions captured through miniature sensors to derive a clinically relevant joint health score for the evaluation of juvenile idiopathic arthritis. Then, a novel click detection and classification algorithm leveraging the Teager Energy Operator is presented to detect the clicks in joint sound signals and distinguish between physiologic and pathologic clicks. The second part of this dissertation studies the wearable acoustic and vibration measurements for cardiovascular assessment in two different applications. The first application involves pump thrombosis detection in left ventricular assist devices based on analyzing the operating sounds of the pump with machine learning algorithms. The second application is the non-invasive estimation of stroke volume based on wearable seismocardiogram and phonocardiogram measurements taken from the sternum. Overall, this dissertation presents novel frameworks leveraging wearable vibration and acoustic measurements for knee joint and cardiovascular health assessment. Once verified and validated through large studies, such systems can potentially assist in clinical decisions and improve the management of various diseases and injuries outside the physical confines of the clinic
Benzer Tezler
- Elektrohidrolik bir sisteminin darbe eni modüleli kayan kipli kontrolü
Pulse width modulated sliding mode control of an electrohydraulic system
SALİH DEDEOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Mekatronik MühendisliğiBozok ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İLHAMİ YİĞİT
- Endüstriyel çalışma ortamlarında otomatik aydınlık kontrolü
Automatic lighting control on industry
METİN ORTATAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Mühendislik BilimleriBozok ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ORHAN ER
- Bilişim okuryazarlığı ile internet bankacılığı kullanımı ilişkisi: Bankacılık sektörü uygulaması
ICT literacy and e - banking usage relationship: Banking sector example
DİLEK ŞANSLI
- Turizm tanıtımında sosyal medya planlamasına yönelik uygulamalı bir çalışma: Erciyes Dağı örneği
A practical study about social media planning in tourism publicity: Mount Erciyes case
MUSTAFA CINGI
Doktora
Türkçe
2015
Halkla İlişkilerErciyes ÜniversitesiHalkla İlişkiler ve Tanıtım Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA AKDAĞ
- Kamu diplomasisi aracı olarak dijital medya, & dijital diplomasi
Digital media as an instrument of public diplomacy, digital diplomacy
AKIN EMRE KARAGÜLLE