Solunum seslerinin sayısal olarak kaydedilmesi, analizi ve sınıflandırılması
Digital recording, analysis and classification of respiratory sounds
Yazar: MEHMET CENK SEZGİN
Danışman: DOÇ. DR. MEHMET KORÜREK
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü
Derece: Yüksek Lisans, 2000
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Dinamik programlama = Dynamic programming ; Sayısal işaret işleme = Digital signal processing ; Solunum sesleri = Respiratory sounds ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Göğüs hastalıklarının tanı ve teşhisinde en yaygın olarak kullanılan yöntem; göğüs seslerinin hekim tarafından stetoskop ile dinlenmesine ve hekimin bilgi ve tecrübesine dayanarak karar vermesine dayamr. Bu yöntem, kişisel özelliklere, kişisel yeteneklere dayandığı için doğruluğu bir çok öznel sebebe bağlıdır. Bu da teşhisin doğruluğunu, kesinliğini etkilemektedir. Aynı olay için iki farklı hekimin iki farklı tam koyması mümkündür. Bu çalışmanın amacı, hekime tam koymada yardımcı olacak nesnel ve nicel bir araç oluşturmaktır. Bu araç birinci dereceden karar mekanizması olamasa bile, hekimin kullandığı klasik yöntemlerle beraber verilecek karara etki edecek bir yapı olacaktır. Projenin ilk aşamasında, göğüs seslerinin sayısal olarak bilgisayar ortamına kaydedilebilmesi için bir kayıt düzeni oluşturulmuş ve deneklerden alınmış olan ses örnekleriyle bir veri tabam oluşturulmuştur. Kayıt düzeni elektronik stetoskop, bilgisayar ve ses kartından oluşmaktadır. Stetoskop tarafmdan analog olarak filtre edilen ve kuvvetlendirilen sesler ses kartı tarafından örneklenerek sayısal işarete çevrilmiştir. Böylece bilgisayar ortamına "wave" dosyası olarak kaydedilen sesler MATLAB adı verilen Windows işletim sistemi altmda çalışan benzetim programı ile çeşitli işaret işleme yöntemlerine tabi tutulmuşlardır. Durağan olmayan bir işaret olan solunum sesi işaretinin durağan olarak kabul edilebilmesi için iki adet işlem yapılmıştır. İlk olarak solunum sesi soluk alma ve verme evrelerine ayrılmıştır. İkinci olarak da, her solunum evresi Hamming penceresi kullanılarak çerçevelere (segment) bölünmüştür. Bundan sonraki aşamada işarete ait öznitelikler elde edilmiştir. Kullanılan öznitelikler zaman ve frekans domeni öznitelikleridir. AR parametreleri, enerji zarfi, kestirim hataları ve Güç Spektrumu'na ait belli frekans değerleri bahsedilen ıxözniteliklerdir. Dinamik programlama yöntemi ile eldeki öznitelikler arasından en başarılı sınıflandırma sonuçlarım verenler belirlenmiş ve seçilmiştir. Seçilen öznitelik vektörleri ile sınırlandırıcılar eğitilmiş ve sınıflandırma gerçeldeştirilmiştir. Sınıflandırmada Mahalanobis, k-komşuluk ve Euclid uzaklık ölçütleri kullanılmıştır. Uzaklık ölçütlerinin yanında Yapay Sinir Ağlan da sınıflandırma amacıyla kullanılmıştır. HASTA-SAĞLIKLI ve ASTIM-KOAH (Kronik Obstrüktif Akciğer Hastalıkları) sınıflandırmaları gerçekleştirilmiştir. Sonuçta hekime tam koymada kolaylık sağlayacak ve diğer klasik yöntemlerle beraber kullanıldığında yol gösterici olacak bir aracın oluşturulması öngörülmektedir.

Abstract:
The most widely used method in diagnosis of Lung Diseases is the method that depends on the physician to listen to Lung Sounds with a stethoscope, which is called auscultation and to decide due to his or her knowledge and experience in medicine. Since this method depends on the personal abilities and skills of the physician to decide, it is a bit subjective one. That affects the diagnosis to be precise. Two different physicians may define two different diagnosis for the same case. The aim of this project is to produce a vehicle that will help the physician to diagnose in an objective and quantitative way. This vehicle may not be the decision mechanism only by itself from the first degree but it shall be a vehicle which leads to the precise diagnosis by assisting the previous classical diagnosis methods. In the first part of the project, a recording site is formed so as to record the Lung Sounds digitally in the computer hard disk and to form a database that includes the sound samples collected from the patients. The recording site comprised stethoscopes, sound card and hard disk. The sounds filtrated and amplified as analog by the stethoscope are sampled and digitized by the sound card. The sounds recorded in the computer medium as "wave" files were processed by various signal processing algorithms under the MATLAB which is a simulation computer program operating under Windows. By the help of the signal processing algorithms, the frequency-time domain properties of the signals were determined and artificial neural networks and distance classifiers classified similar signals at the same groups. The results of the utilized signal processing, pattern recognition algorithms and artificial neural networks were examined. The successful ones were remarked. XIDynamic programming method was used so as to select the best piece of feature vectors among AR coefficients, prediction errors, energy envelope and certain frequency parameters. The obtained feature vectors were then applied to specific distance criterions. Those criterions were named as Mahalanobis, Euclid and k-nearest neighbourhood. Moreover, Artificial Neural Networks were also used at the stage of classification. The classification results were examined and compared with each other to determine the better ones and to get a conclusion. The classification occurred in two types. One is HEALTHY-PATHOLOGICAL and the other is ASTHMA - COLD (Chronic Obstructive Lung Diseases). Consequently it is planned to form a vehicle that shall assist the physician lead to the precise diagnosis, when it is used with previous classical diagnosis methods. Xll