Akciğer seslerinden işaret işleme teknikleri kullanılarak özellik çıkarma ve sınıflandırma
Feature extraction and classification of lung sounds by using signal processing techniques
Yazar: ŞERİFE GENGEÇ
Danışman: YRD. DOÇ. DR. SEMRA İÇER
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2012
Konu: Biyomühendislik = Bioengineering

Özet:
Solunum sistemi hastalıklarında akciğerlerde meydana gelen sesin oskültasyonla değerlendirilmesi hekimler tarafından öntanı ve teşhiste çok önemli bir rol oynamaktadır. Oskültasyonla elde edilen bilginin nitel olması, hastalık tipi, derecesi ve duyulan sesin karakteristiği hakkında tecrübeye dayalı bir şekilde karar verilerek tam bir standart oluşturulamaması bu tekniğin mevcut dezanvajlarıdır.Akciğer seslerinin hastalardan alınması, kaydedilmesi ve değerlendirilmesi üzerine çok çeşitli çalışmalar mevcut olmakla birlikte, bu işaretlerin dinamik ve karakteristik yapısına bağlı olarak özelliklerin elde edilmesi üzerine çalışmalar son yıllarda artarak devam etmektedir.Bu çalışmada çeşitli solunum sistemi hastalıklarına bağlı olarak duyulan ek akciğer seslerinden olan ral ve ronküs sesi ile sağlıklı akciğerlerde duyulan sesler elektronik steteskopla dinlenerek dijital ortama aktarılmıştır. Ral, ronküs ve sağlıklı seslerden oluşan akciğer seslerine Güç Spektral Yoğunluğu, Hilbert Huang Dönüşümü Tekniği ve Tekil Bileşenler Analizi Tekniği uygulanarak ses tiplerinin karakteristiğini veren nicel veriler elde edilmeye çalışılmıştır. Herbir işaret işleme metodu sonucu elde edilen özellik vektörlerinden bazıları Destek Vektör Makinaları ile sınıflandırmada kullanılarak %81.6-%100 aralığında yüksek doğruluklu sonuçlar elde edilmiştir.Anahtar Sözcükler: Güç Spektral Yoğunluğu, Hilbert Huang Dönüşümü, Ani Frekans, Tekil Bileşenler Analizi, Destek Vektör makineleri

Abstract:
Evaluation of lung sounds which are occured in respiratory system diseases by auscultation is a very important role of provisional diagnosis and diagnostics. The information which is obtained with auscultation is qualitative according to disease type, degree and heard sound characterstics and diagnosis is based on physician?s experiments. So these are currents disadvantages of not forming complete standart for auscultation technique.The wide variety studies are available on evaluation and recording lung sounds taken from patients, so extraction of features depending on the dynamic and characteristic structure of the signals continue to increase in recent years.This thesis study aims analysis of adventitious lung sounds- known as rales and rhonchus- which are heard various respiratory diseases and normal lung sounds of healthy lungs have been listened by electronic stethescope and recorded of digital media. Power Spectral Density, Hilbert Huang Transform and Singular Spectrum Analysis Method have been applied of lung sounds which were recorded and quantitative data have been intented to determinate the characteristics of sound types. The obtained feature vectors by the each signal processing method have been classified of three different lung sound signal with high accuracy in the range of %81.6-%100 using Support Vector Machines.Keywords: Power Spectral Density, Hilbert Huang Transform, Instantaneous Frequency, Singular Spectrum Analysis, Support Vector Machines.