Elektronik stetoskop ile insanlarda pnömatik solunum bozukluğunun tespiti ve analizi
Detection and analysis of pneumatic respiratory disorder in human by electronic stethoscope
Yazar: SENA BİLİR
Danışman: DOÇ. DR. SADULLAH ÖZTÜRK
Fatih Sultan Mehmet Vakıf Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Destek vektör makineleri = Support vector machines ; Filtreler = Filters ; Pnömoni = Pneumonia ; Temel bileşenler analizi = Principal components analysis

Özet:
Akciğer seslerinin analizlerini kolaylaştırmak amacıyla bazı terimler kullanılmaktadır. Buna göre, sağlıklı insanların seslerine normal sesler, hasta insanların seslerine anormal sesler denir. Anormal sesler, normal seslerin üzerine eklenen sürekli veya süreksiz ek seslerdir. Süreksiz ek seslerden biri olan ral, ince ve kaba ral sesleri olmak üzere iki çeşittir. İnce ral, pnömoni belirtisi olan ek sestir. Bu çalışmada pnömoni hastalığının otomatik olarak belirlenmesi amaçlanmıştır. Günümüzde elektronik stetoskoplar sayesinde akciğer sesleri kaydedilebilmekte ve bilgisayarlara aktarılabilmektedir. Böylece akciğer seslerini analiz etmek mümkün hale gelmiştir. Yapılan çalışmada elektronik stetoskop yardımıyla kaydedilmiş hazır akciğer ses verileri kullanılmıştır. Bu ses verilerine Kaggle sitesinden ulaşılmıştır. Akciğer sesleri arasından normal ve üç tip anormal ses seçilmiştir. Anormal sesler pnömoni, bronşektazi ve KOAH hastalarına aittir. MATLAB yardımıyla üç farklı filtre (Butterworth, Chebyshev ve Eliptik bandgeçiren filtreleri) tasarlanmıştır. Bu filtrelerin her biri akciğer seslerine uygulanmıştır. Daha sonra dalgacık dönüşümü uygulanarak elde edilen alt bantlardan öznitelikler elde edilmiştir. Öznitelikler elde edildikten sonra akciğer verileri "Normal-Anormal" olarak , ardından anormal veriler "Pnömoni Var veya Yok" olarak etiketlenmiştir. Böylece her filtre için iki farklı veri seti oluşturulmuştur. Ayrıca bu veri setlerine PCA analizi uygulanmış ve PCA analizinin sınıflandırmaya etkisi gözlemlenmiştir. PCA'lı ve PCA'sız veri setleri kNN ve SVM ile sınıflandırılmış, elde edilen sonuçlar birbirleriyle kıyaslanmıştır.

Abstract:
Some terms are used to facilitate the analysis of lung sounds. Accordingly, the sounds of healthy people are called normal sounds, and the sounds of patient people are called abnormal sounds. Abnormal sounds are continuous or discontinuous additional sounds added on top of normal sounds. Rale, which is one of the discontinuous additional sounds, is of two types as fine and coarse ral sounds. Fine rales are an additional sound that is a sign of pneumonia. In this study, it was aimed to determine the pneumonia automatically. Today, thanks to electronic stethoscopes, lung sounds can be recorded and transferred to computers. Thus, it has become possible to analyze lung sounds. In the study, ready-to-use lung sound data were recorded with the help of an electronic stethoscope. These sound data were obtained from the Kaggle site. Among the lung sounds, normal and three types of abnormal sounds were selected. Abnormal sounds belong to patients with pneumonia, bronchiectasis, and COPD. Three different filters (Butterworth, Chebyshev, and Elliptic bandpass filters) were designed with the help of MATLAB. Each of these filters was applied to lung sounds. Then, the features were obtained from the subbands obtained by applying the wavelet transform. After the features were obtained, the lung data were labeled "Normal-Abnormal" followed by abnormal data "Pneumonia Yes or No". Thus, two different data sets were created for each filter. In addition, PCA analysis was applied to these data sets, and the effect of PCA analysis on classification was observed. Data sets with and without PCA were classified with kNN and SVM, and the results were compared with each other.