Biyomedikal seslerin analizi ve sınıflandırılması
Analysis and classification of biomedical sounds
Yazar: FATMA ZEHRA GÖĞÜŞ
Danışman: PROF. DR. BEKİR KARLIK
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2015
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Biyomedikal işaretler = Biomedical signals

Özet:
Biyomedikal sesler vücudun üretmiş olduğu seslerdir. Kalp sesi, solunum sesi gibi vücudun bir alanından ya da organlardan gelen sesler steteskop aracılığı ile dinlenilebilmektedir. Seslerin varlığı, yokluğu veya normalden farklı olması herhangi bir hastalığın belirtisi olabilmektedir. Bu nedenle vücuttan steteskop ile dinlenilen biyomedikal sesler uzmanlar tarafından yorumlanarak hastalık teşhisinde kullanılmaktadır. Ancak bu şekilde yapılan teşhisler bir takım kısıtlamalara ve dezavantajlara sahiptir. Son zamanlarda,  mühendislik, bilgisayar ve elektronik alanlarında meydana gelen gelişmeler, bu kısıtlamaların üstesinden gelerek, seslerin sayısal ortamlarda daha güvenilir ve daha kaliteli bir şekilde dinlenilmesini ve analizini mümkün kılmıştır. Bilgisayar destekli işaret işleme ve makine öğrenmesi algoritmaları sayesinde, vücut seslerinin sayısal ortamlarda analizi ile çeşitli hastalıkların teşhisi yapılabilmektedir. 
Bu tez kapsamında akciğer, kalp ve konuşma biyomedikal ses işaretlerinin analizi ve sınıflandırılması işlemleri gerçekleştirilmektedir. Analiz amacıyla hızlı Fourier dönüşümü (HFD), otoregresif (AR) ve otoregresif hareketli ortalama (ARMA) metotları, ayrık ve paket dalgacık dönüşüm yöntemleri kullanılmaktadır. Tez çalışmasında, yapay sinir ağları (YSA), k-en yakın komşuluk (K-NN), destek vektör makineleri (DVM), Naive Bayes ve bulanık K-NN makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak ses işaretlerinin sınıflandırılması sağlanmıştır. Bu sayede, seslerin üretildiği organ ya da sisteme ait çeşitli hastalıkların teşhisinin sayısal ortamda yapılabilmesi amaçlanmıştır.

Abstract:
Biomedical sounds are the sounds which are produced by the body. Sounds from organs or area of the body such as heart sounds, lung sounds can be heard via stethoscope.  The presence and absence of these sounds, or being different from usual may be indicative of variety problems related to the organs or systems. Therefore biomedical sounds which are heard with the stethoscope from body are used in the diagnosis of disease by interpreting listened sounds by experts. However, diagnosis which is made in this way has a number of limitations and disadvantages. Lately developments occurring in the computer and electronics technology overcome these constraints and make it possible to listen to and analysis of biomedical sounds more reliable and more quality in the digital environment. Due to computer-aided signal processing and machine learning algorithms, analysis of body sounds can be carried out. In this way, diagnosing of various diseases can be performed. 
In this thesis, analysis and classification of lung, heart and speech biomedical sounds are carried out. Fast Fourier transform (FFT), autoregressive (AR) and  autoregressive moving average (ARMA) methods, discrete wavelet and wavelet package transforms are used to analyze.  In this thesis, classification of sounds are provided through artificial neural networks (ANN), k-nearest neighbor (K-NN), support vector machines (SVM), Naive Bayes and fuzzy K-NN machine learning methods. And whereby, it is intended through that diagnosing of various diseases belong to organ or systems in the digital environment.