Development of algorithms and signal enhancement techniques for seismocardiogram-based hemodynamic parameter estimation
Sismokardiyogram tabanlı hemodinamik parametre tahmini için algoritma geliştirme ve sinyal iyileştirme teknikleri
- Tez No: 923584
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BEREN SEMİZ GÜRSOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Koç Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Sürekli izleme, periyodik hastane ziyaretleri arasındaki bilgi boşluğunu kapatmada kritik bir rol oynamaktadır. Son dönemdeki sensör teknolojisi ve biyomedikal sinyal işleme alanındaki ilerlemeler, fizyolojik sinyalleri sürekli olarak izleme ve çeşitli patolojileri teşhis etme kapasitesine sahip sensör sistemlerinin geliştirilmesinin önünü açmıştır. Fizyolojik sinyaller arasında, seismokardiyogram (SCG), giyilebilir sistem tasarımında yaygın olarak kullanılmaktadır. SCG, kardiyak döngü sırasında kanın pompalanması ve kalp kasılmasından kaynaklanan göğüs mikro titreşimleri sonucu oluşur. Bu tez, SCG sinyali analizi için çeşitli hemodinamik parametrelerin türetilmesine yönelik algoritmalar ve iyileştirme yöntemleri geliştirmeye odaklanmaktadır. Bu yöntemler, sinyal kalitesini iyileştirmeyi, doğru özellik çıkarımını sağlamayı ve SCG tabanlı fizyolojik değerlendirmelerin güvenilirliğini artırmayı hedeflemektedir. Bölüm 2, SCG sinyalleri ile ön-ejeksiyon süresi (PEP) ve sol ventriküler ejeksiyon süresi (LVET) gibi hemodinamik parametreler arasındaki zamansal ve spektral ilişkileri incelemektedir. Bu parametreleri tahmin etmek için regresyon modelleri sunmakta ve toraks empedansı ile SCG'den türetilen özellikler arasındaki ilişkiyi araştırmaktadır. Bölüm 3, SCG sinyalleri kullanarak uyku apnesi tespiti ve solunum hızı değerlendirmesi için iki aşamalı bir hiyerarşik model sunmaktadır. Bu model, nefes tutma (apne) epizodlarını tespit etmek için ikili sınıflandırma ve solunum desenlerini (normal, yavaş, hızlı) kategorize etmek için çoklu sınıflandırma içermektedir. Bölüm 4, egzersiz sırasında SCG sinyali kalitesini iyileştirmeyi amaçlayan çeşitli gürültü giderme algoritmalarının karşılaştırmalı bir değerlendirmesini sunmaktadır. Bu doğrultuda farklı kalp hızı tahmin yöntemlerinin performansını değerlendirmekte ve yedi farklı gürültü giderme algoritmasının SCG tabanlı kalp hızı tahmini üzerindeki etkisini karşılaştırmaktadır. Genel olarak bu bulgular, SCG'nin kişiselleştirilmiş sağlık hizmetlerini geliştirmedeki çok yönlülüğünü, giyilebilir sağlık izlemede kullanılabilirliğini ve sürekli fizyolojik değerlendirmedeki potansiyelini destekler niteliktedir.
Özet (Çeviri)
Continuous monitoring plays a critical role in bridging the information gap that exists between periodic hospital visits. Recent advancements in sensor technology and biomedical signal processing have paved the way to the development of sensor systems capable of continuous monitoring of physiological signals and diagnosing various pathologies. Among various types of physiological signals, the seismocardiogram (SCG) is particularly popular in wearable system design. The SCG corresponds to the chest micro-vibrations caused by blood ejection and heart contraction during each cardiac cycle. This thesis focuses on developing algorithms to derive various hemodynamic parameters and enhancement methods for SCG signal analysis. These methods aim to improve signal quality, enable accurate feature extraction, and enhance the reliability of SCG-based physiological assessment. Chapter 2 explores the temporal and spectral relationships between SCG signals and hemodynamic parameters like pre-ejection period (PEP) and left ventricular ejection time (LVET). It presents regression models to estimate these parameters and investigates the relationship between thorax impedance and SCG-derived features. Chapter 3 introduces a two-step hierarchical framework for apnea detection and respiration pace assessment using SCG signals. This model includes binary classification for detecting breath-holding episodes and multi-class classification for categorizing breathing patterns (normal, slow, fast). Chapter 4 presents a comparative evaluation of various denoising algorithms aimed at improving SCG signal quality during exercise. It assesses the performance of different heart rate estimation methods and compares the impact of seven different denoising algorithms on SCG-based heart rate estimation. Overall, these findings collectively support the versatility and potential of SCG in advancing personalized healthcare, particularly in wearable health monitoring and continuous physiological assessment.
Benzer Tezler
- Development of spectrum sensing methods for dynamic spectrum management in cognitive radio
Bilişsel radyoda dinamik spektrum yönetimi için spektrum algılama yöntemlerinin geliştirilmesi
TİMUR DÜZENLİ
Doktora
İngilizce
2016
Dokuz Eylül ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Kaya kütlesindeki süreksizliklerin pürüzlülük ölçümleri için objektif yöntemlerin geliştirilmesi
Development of objective methods for measuring roughness of discontinuity surfaces in rock mass
İBRAHİM EMRE ÖNSEL
- FPGA based advanced video enhancement algorithms
Sahada programlanabilir kapı dizileri tabanlı ileri görüntü iyileştirme algoritmaları
ERDEM ADAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Dokuz Eylül ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
Yükleniyor...
- Paralel işaret işleme sistemi ve bir uygulama
A Parallel signal processing system and an application
FATİH KURUGÖLLÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
İstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Dijital görüntü işleme teknikleri kullanılarak görüntülerden detay çıkarımı
Feature extraction from images by using digital image processing techniques
GÜZİDE MİRAY PERİHANOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
İstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...