Tez detayları

Akciğer seslerinin hastalıklı ve sağlıklı olarak iki sınıfa ayrılması = Classification of lung sounds to two classes as unhealthy and helalthy

Yazarlar:

Cinel, Mehmet

Yayıncı:

Karadeniz Teknik Üniversitesi

Ana Başlıklar:

Mühendislik ve uygulamalı operasyonlar

Belge Tipi:

Tezler

Program Tipi:

Yüksek Lisans

Yayın Tarihi:

12/2018

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000024332

Özet

Lung sounds are changeable by some respiratory defections of human. In order to examine these sounds, a system was developed which called auscultation. In this system, used to hear lung sounds as a non-invasive device named stethoscope. The number of studies has increased in this area while growing medical electronic. Analogue lung sounds taken by an electronic stethoscope and saved a computer via digital voice recorder and we practised to get the best way of classification of these sounds while MFKK coefficients are the main parameter of some feature extraction paths. k-NN and SVM used as a classifier. According to our results, the combination with the highest classification accuracy performance is the set of attributes that we have calculated by taking the average of MFCC coefficients and calculated lung sounds. After that, the classification performance comes as standard deviation and entropy.

Akciğer sesleri, insanın çeşitli solunum yolu rahatsızlıklarına göre değişebilmektedir. Bu sesleri inceleyebilmek için oskültasyon olarak adlandırılan bir sistem geliştirilmiştir. Bu sistemde akciğer seslerini deri üzerinden duymaya yarayan cihaza stetoskop adı verilmiştir. Medikal elektroniğin de gelişmesiyle bu konudaki araştırmaların sayısı oldukça artmıştır. Çalışmamızda, analog akciğer seslerini, elektronik stetoskop vasıtasıyla dinleyip dijital ses kaydedici ile bilgisayar ortamına kaydederek üzerinde MFKK katsayılarının ana parametre olduğu çeşitli öznitelik çıkarma yöntemleriyle bu sesleri en iyi şekilde sınıflandırabilen yöntemi elde etmek için çalıştık. Sınıflandırıcı olarak k-EYK ve DVM kullanıldı. Elde ettiğimiz sonuçlara göre en yüksek sınıflandırma doğruluğu performansı gösteren kombinasyon, MFKK katsayıları hesaplanan akciğer seslerinin ortalaması alınarak oluşturduğumuz öznitelik kümesidir. Bundan sonra sınıflandırma performansı olarak standart sapma ve entropi gelmektedir.

Tez detayları

Akciğer seslerinin hastalıklı ve sağlıklı olarak iki sınıfa ayrılması = Classification of lung sounds to two classes as unhealthy and helalthy

Yazarlar: Cinel, Mehmet

Yayıncı: Karadeniz Teknik Üniversitesi

Ana Başlıklar: Mühendislik ve uygulamalı operasyonlar

Belge Tipi: Tezler

Program Tipi: Yüksek Lisans

Yayın Tarihi: 12/2018

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000024332