Academia.edu no longer supports Internet Explorer.
To browse Academia.edu and the wider internet faster and more securely, please take a few seconds to upgrade your browser.
…
6 pages
1 file
Özet: Bu çalışmada kalp seslerinin EKG işaretleri ile birlikte eşzamanlı olarak alınması için bir enstrümantasyon sistemi tasarlanmıştır. Donanımın amacı kalp kapağı fonksiyonsuzluğu olan hastalardan kalbe ait ses ve EKG bilgilerinin alınarak bilgisayara aktarılması ve görüntülenmesini sağlamaktır. Kalp seslerinin alınabilmesi için ortamdan yalıtılmış kapasitif bir dönüştürücü kullanılmıştır. EKG işaretleri ise yüzey elektrotları ile alınmıştır. Her iki işaret de ayrı ayrı kuvvetlendirme ve filtreleme bölümlerinden geçirilmiştir. Elde edilen kalp sesi ve EKG bilgileri tasarlanan bir Giriş/Çıkış kartı aracılığıyla sayısal forma dönüştürülerek bilgisayara aktarılmaktadır. Ayrıca elde edilen ses, EKG ve hastaya ait çeşitli bilgilerin görüntülenebilmesi, işlenebilmesi ve kaydedilebilmesi için Delphi programında yazılmış bir yazılım oluşturulmuştur. Yapılan bu çalışmayla hasta ses bilgilerinin dinlenerek değil, görsel olarak değerlendirilmesine imkan sağlanmıştır. Abstract: In this study, it was designed the instrumentation system which provided image of heart sounds synchronous ECG signals. Purpose of this system hardware has been provided to monitorize and transfer to computer of heart sounds and ECG signals acquired with from patients heart valve dysfunctions. The capacitive transducer insulated from its surrounding has been used in order to take heart sounds. ECG signals have been taken by surface electrode. ECG signals and heart sounds have been amplificated and filtered separately. In following process, these signals have been transferred to computer by converting digital form via designed I/O card. Also, the software in Delphi packet has been formed in order to record, processing and monitorize to the sounds, ECG signals and various information belong to patients. In this way, the stored sound data have been demonstrated in graphics mode as alternative method instead of heart sounds listening method.
Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 2018
Elektrokardiyogram (EKG), kalpteki kulakçık ve karıncıkların kasılma ve gevşeme evrelerinde oluşan elektriksel aktivitenin grafiksel bir gösterim şeklidir. Kalp hastalıklarının teşhisinde ve analizinde çok önemli bir role sahiptir. Kalp hastalıklarının önceden etkin bir şekilde tespiti ve teşhisi için, EKG sinyalleri sürekli kaydedilir. Bununla birlikte, uzun izleme dönemleri, EKG verilerinin depolanmasını ve iletimini zorlaştıracak şekilde büyük miktarda veri üretir. Dahası, bu kayıtlar çevre nedeniyle gürültüye maruz kalabilir. Bu nedenlerden dolayı, gürültülü bir ortamda bile etkin sonuçlar verebilecek bir EKG veri sıkıştırma algoritmasına ihtiyaç vardır. Bu çalışma, EKG sinyallerinin sıkıştırılması için Destek Vektör Regresyon (DVR) tabanlı yeni bir yöntem önerir. Dönüşüm tabanlı bir yöntem olan DVR, doğruluğu kanıtlanabilir bir algoritmaya dayandığı için, EKG verilerinin en uygun (optimal) bir biçimde sıkıştırılabilmesine imkan verir. Dönüşüm tabanlı yöntemlerde, dönüşümü sağla...
In the study, a 2-D passive acoustic array composed of 16 microphones and an instrumentation system recording the signals from that array were designed and implemented. Two basic assumptions were made to use the array for source localization, in the presence of near-field low frequency sound sources. MUSIC (Multiple SIgnal Characterization) algorithm was applied using a model formed according to these assumptions. Studies on the real data show that the assumptions are valid and the system is working. Meaningful images corresponding to the physiological phases of the cardiac cycle were obtained by processing the sounds. It is also shown that for each phase of the heartbeat, any changes in the frequency of interest or depth would yield different "images". We concluded that the proposed method would promote a new method in the screening of the heart diseases.
2021
Gunumuzde teknolojinin hizla ilerlemesi ile birlikte yapay zekâ yontemleri de bircok alanda siklikla kullanilmaktadir. Yapay zekanin onemli kullanim alanlarindan birisi de saglik sektorudur. Saglik sektorunde erken teshis, insan kaynakli hatalarin minimuma indirilmesi gibi bircok durumda yapay zekâ yontemleri kullanilmaktadir. Calismada acik kaynak erisimli internet sitesinden (kaggle.com) elde edilen 127710 adet EKG sinyallerine ait veri seti kullanilmistir. Veri seti 100.710 adet egitim, 1.500 adet veri de test ve kalan 25.000 adet veri ise dogrulama verisi olarak kullanilmistir. Egitim verileri icin tasarlanan CNN modeli normal sinus ritmi, supraventrikuler erken atim, erken ventrikuler kasilma, ventrikuler ve normal atimin karisimi ve siniflandirilamayan atim olmak uzere toplam bes sinif icin egitilmistir. Tasarlanan CNN modelinde hata orani %5,3, duyarlik orani %94,4, hassasiyet orani %94,6, F-degeri ise %94,4 ve %94,7 dogruluk orani olmak uzere bes farkli performans kriterine ...
Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 2018
Elektrokardiyogram (EKG), kalbin çalışması esnasında kalp kaslarında meydana gelen elektriksel aktivitelerin grafik olarak gösterimidir. EKG, kalp hastalıklarının teşhisinde ve analizinde oldukça önemli bir rol oynamaktadır. Herhangi bir kalp rahatsızlığına sahip kişilerin kalbinde meydana gelebilecek bir rahatsızlığı önceden tespit edebilmek için, EKG sinyalleri sürekli olarak kaydedilir, depolanır ve dijital iletişim ağları üzerinden iletilir. Ancak bu tür kayıtlar ortamdan dolayı gürültüye maruz kalabilir. Dahası, bu şekildeki kayıtlar depolama ve iletimi zorlaştıracak düzeyde büyük miktarda veri üretir. Yukarıda sözü edilen nedenlerden dolayı gürültülü ortamda bile etkili bir EKG veri sıkıştırma modeli gereklidir. Bu çalışma, EKG işaretlerinin doğal yapısını gürültülü ortamlarda bile korumak ve daha az sayıda parametre ile yeniden temsil etmek için Radyal Tabanlı Fonksiyon Ağlarını (RTFA) sunar. RTFA'ların tasarımında, modelin yaklaşık doğruluğunu etkileyen önemli unsurlardan birisi olan radyal taban fonksiyonlarının merkezlerinin verimli bir şekilde belirlenmesidir. Bu amaçla, k-means kümeleme algoritması kullanılmıştır. Yeniden yapılandırılmış EKG dalga biçimi, ortalama karesel hata, ortalama mutlak hata ve sıkıştırma oranı açısından niceliksel olarak değerlendirilmiştir. Tüm bu adımlar MATLAB ortamında uygulanmıştır.
Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
Günümüzde biyomedikal sinyallerin analizinde dalgacık dönüşümünün kullanılması oldukça yaygın olup elde edilen sonuçlar etkileyicidir. Bu çalışmada, biyomedikal sinyallerden elektrokardiyogram (EKG) sinyallerinde QRS zirvesi belirleme hedeflenmiş ve daha iyi sonuçlar almak için öncelikle EKG sinyallerindeki zemin gezinme gürültüsünün giderilmesi ve yüksek frekanslı gürültünün temizlenmesi amacıyla dalgacık analizi kullanılmıştır. Daubechies 10 (db10) dalgacık dönüşümü uygulanan sinyalin 10. seviye yaklaşım katsayısı ve 10. seviye detay katsayısı çıkartılarak sinyaldeki zemin gezinmesi problemi giderilmistir. Yüksek frekans gürültüsünün giderilmesi için ise zemin gezinmesi problemi giderilmiş olan sinyale dalgacık gürültü temizleme uygulanmıştır. Gürültüsü temizlenen sinyalde QRS zirvelerini belirlemek için sinyalin 1. türev ve 2. türev bilgileri ele alınarak Destek Vektör Makineleri ve Naive Bayes algoritmaları kullanılmıştır. QRS zirvelerinin bulunmasında, MIT-BIH aritmi veri tabanında verilen QRS zirvelerinin konum bilgileri kullanılmıştır. QRS zirvelerini doğru belirlemede Destek Vektör Makineleri algoritması Naive Bayes algoritmasından daha yavaş sonuç vermesine rağmen %99.46 duyarlılık, %100 seçicilik ve %0.54 hata değerlerine ulaşmıştır.
Otomatik Kontrol Türk Milli Komitesi Ulusal Kongresi, 2021
İnsan vücudu sinir, kas ve beyin hücrelerinin ürettiği elektriksel işaretler sayesinde biyomedikal cihazlarla izlenmektedir. Bu cihazlar genellikle elektriksel işaretleri deri yüzeyinden aldıkları için sinyal işlemeyi oldukça zor hale getirmektedir. Bu çalışmada elektrokardiyogram (EKG) üretecinden elde edilen sinyale benzetim ortamında wien köprüsü osilatör (WKO) çıkış sinyali bozucu olarak eklenmiştir. Elde edilen gürültülü EKG sinyali biyomedikal olarak sağlıklı teşhis konulabilmesi için Butterworth filtre (BF) yardımı ile süzülmüştür. Sonuç olarak minimum düzeyde gürültüsüz olarak elde edilen EKG sinyalinin doğruluğu nümerik analizler ve benzetim çalışmaları yoluyla güvenilirliği test edilmiştir.
2000
ii living standard. This was not the case in Britain. People were critical of the practice of means-testing unemployment benefit, especially taking account of a household's savings. Low levels of public benefit encouraged informants to consider, or take out, private insurance. Between five and six per cent of people in work claimed to possess private unemployment insurance.
International Journal for Research in Applied Science & Engineering Technology (IJRASET), 2020
The Pakistan …, 2008
Science of Computer Programming, 2013
Graphene - Synthesis, Characterization, Properties and Applications, 2011
Bratislavské lekárske listy, 2009
Journal of Parkinson's disease, 2014
Journal of Social Sciences (COES&RJ-JSS), 2020
Journal of Ferdowsi Civil Engineering, 2024
Revista Cubana De Pediatria, 2000
European Journal of Medical Genetics, 2010