Gastroözofageal reflü hastalığında noninvaziv EGG sinyallerinin tanısal değerinin ortaya konması
Evaluation diagnosis availability of noninvasive electrogastrogram signals for gastroesophageal reflux disease
Yazar: EMRE ÇELİKZENCİR
Danışman: DOÇ. DR. FATMA LATİFOĞLU
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Biyomühendislik = Bioengineering

Özet:
Gastroözefageal reflü hastalığı; alt özofagus kapağının işlevini yitirmesiyle birlikte midedeki besinlerin yemek borusuna geri kaçışı olarak tanımlanmaktadır. Teşhisi genel olarak invaziv yöntemlerle yapılmaktadır. Teşhiste altın standart olarak ph-metre tekniği kullanılmaktadır. Elektrogastrogram (EGG) mide elektriksel aktivitesinin deri yüzeyinden elektrotlar ile noninvaziv olarak ölçümüdür. Bu tez çalışmasında, gastroözefageal reflü hastaları ve sağlıklı bireylerden EGG sinyalleri kaydedilerek elde edilen bu sinyaller çeşitli sinyal işleme yöntemleri ile analiz edilmiştir. Temel amaç, reflü hastalığının teşhisini noninvaziv yöntem olan EGG sinyalleri ile sağlayabilecek özellikler ortaya koymaktır. EGG sinyallerinin düşük frekanslı olması nedeniyle fizyolojik pek çok sinyal bu sinyallere gürültü olarak etki edebilmektedir. Bu nedenle tez çalışmasının ilk aşamasında EGG sinyallerinden gürültü eliminasyonu için Tekil Spektrum Analizi (TSA) ve Butterworth filtreleme yöntemleri kullanılmıştır. Sağlıklı ve hastalıklı bireylerden elde edilen EGG sinyallerinden ayırt edici özelliklerin elde edilebilmesi için Güç Spektral Yoğunluğu (GSY), Ayrık Dalgacık Dönüşümü (ADD), Ampirik Kip Ayrışım Yöntemi (AKA) ve Ani frekans hesabı gibi zaman, zaman-frekans ve frekans analizi yöntemleri kullanılmıştır. Sinyallerden bu analiz yöntemleri kullanılarak elde edilen özellikler istatistiksel olarak incelenmiştir. Ayrıca hasta ve sağlıklı grupları ayırt etmek üzere sınıflandırma çalışmaları yapılarak sınıflandırma başarıları ölçülmüştür. Ayrıştırılmış alt band sinyallerinin istatistiksel özellikleri K-ortalamalı kümeleme algoritması kullanılarak elde edilen sınıflandırma ile reflü tayini için yüksek başarıda (%100) sonuçlar elde edilmiştir.
  
Anahtar Kelimeler:Gastroözofageal reflü, Sinyal işleme, Elektrogastrografi (EGG), Güç Spektral Yoğunluğu, Ayrık Dalgacık Dönüşümü, Ampirik Kip Ayrışım, Ani frekans

Abstract:
Gastroesophageal reflux is a disease of the stomach in which the stomach contents leak back into the esophagus because of loss of function in the lower esophageal valve. The disease is diagnosed by invasive techniques. The pH meter technique is accepted as the gold standard in diagnosis. Electrogastrography (EGG) is a  method to measure the stomach's electrical activity with noninvasive technique via surface electrodes on the skin. In this thesis work, the EGG signals obtained from healthy subjects and patients with gastroesophageal reflux were analyzed using several signal processing methods. The main objective of the study was to produce the characteristics of EGG signals which are noninvasive methods to use for reflux diagnosis. Many physiological signals can affect the EGG signals as noise due to the low frequency of the signals. Thus, the first step of this study  was  applying  both Singular Spectrum  Analysis and  Butterworth filtering so as to eliminate noise from the EGG signals. Time analysis, time-frequency analysis and frequency analysis methods as Power Spectral Density (PSD), Discrete Wavelet Transformation (DWT), Emprical Mode Decomposition (EMD) and Instantaneous Frequancy   were used to get evident features from the EGG signals of healthy subjects and patients. The features  obtained from the analysis of healthy and patient EGG results were investigated statistically .In order to distinguish patient and healthy subjects  classification technique was used and classification degree was measured. Classification which was obtained from K-means clustering algorithm using statistical features of decomposed sub-band signals resulted with high success (100%) to diagnose reflux.

Keywords:Gastroesophageal reflux, Signal processing , Electrogastrography,   Power Spectral Density, Discrete Wavelet Transformation, Emprical Mode Decomposition, Instantaneous Frequancy