Çankaya GCRIS Standart veritabanının içerik oluşturulması ve kurulumu Research Ecosystems (https://www.researchecosystems.com) tarafından devam etmektedir. Bu süreçte gördüğünüz verilerde eksikler olabilir.

Lisansüstü Eğitim Enstitüsü

Permanent URI for this communityhttps://hdl.handle.net/20.500.12416/9485

Browse

Browsing Lisansüstü Eğitim Enstitüsü by Author "Alag, Ali Khaleel Alag"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Master Thesis
    Ekg Sinyalinin Aritmi Tespiti için Gürültüden Arındırılması
    (2025) Alag, Ali Khaleel Alag; Preveze, Barbaros
    Bu çalışma, elektrokardiyogram (EKG) sinyalleri üzerinden kalp rahatsızlıklarını tespit etmede karşılaşılan önemli zorluklardan biri olan gürültü azaltımını iyileştirerek çözüm bulmaya odaklanmaktadır. EKG sinyalleri, doğru analiz için gerekli önemli özellikleri gizleyebilecek taban sapması (baseline wander), elektrik hattı paraziti ve kas artefaktları gibi çeşitli gürültü kaynaklarına karşı hassastır. Bu araştırmada, MATLAB kullanılarak etkili bir filtreleme süreci uygulanması hedeflenmiş olup, daha pürüzsüz bir EKG sinyali elde edilmesi ve bunun da ileri teşhis uygulamalarında faydalı olması amaçlanmıştır. Çalışmada kullanılan veriler, analiz için uygun olan çeşitli EKG sinyalleri sağlayan PhysioNet ATM veri tabanından alınmıştır. Bu amaç doğrultusunda, bir dizi filtreleme yöntemi uygulanmıştır: Sonlu Darbe Tepkili (FIR) düşük geçiren filtre, Chebyshev filtreleri (Tip I ve Tip II) ve dalgacık tabanlı yöntem. FIR düşük geçiren filtre, yüksek frekanslı gürültüyü engellemek ve yalnızca sinyalin ana bileşenlerini korumak için tasarlanmıştır. Öte yandan, dalgacık filtreleme, önemli sinyal özelliklerine zarar vermeden geçici (transient) gürültüleri azaltmak için durağan olmayan bir yöntem sunar, Sinyal gürültüsü filtrelendikten sonra, aritmi tespitinde kullanılmak üzere R zirve (R peak) tespiti gerçekleştirilmiştir. Orijinal veriler ile taban sapması giderilmiş (BLW denoised) verilerin karşılaştırılması, aritmilerin ve diğer kalp hastalıklarının ,tanımlanması için gerekli veri işleme sürecini görselleştirmeye olanak tanımaktadır. MATLAB ortamında R zirveleri, 'findpeaks' fonksiyonu kullanılarak tespit edilmiştir, Sonuç olarak, her bir filtreleme yöntemi gürültüyü azaltma konusunda katkı sağlasa da, dalgacık eşikleme (wavelet thresholding), özellikle durağan olmayan gürültülerde bile sadık sinyal bilgilerini koruma açısından daha iyi sonuçlar vermektedir. EKG sinyallerindeki yeni özelliklerin kesin olmayan karakterizasyonu ve nicelendirilmesi rapor edilmiştir; elde edilen sonuçlar, egzersiz stres testi sırasında teşhis yorumlarını iyileştirme potansiyeline sahip gelişmiş filtreleme tekniklerinin daha fazla doğrulanması gerektiğine işaret etmektedir. Bu çalışmanın bulgularının, klinik ve araştırma ortamlarında daha sağlam EKG ön işleme yöntemlerinin geliştirilmesine katkı sağlaması beklenmektedir. Belirtilen tüm yöntemlerle iyileştirilmiş sinyal-gürültü oranı (SNR) elde edilmesi sayesinde, sonuçlar EKG analizinde yüksek doğruluk göstererek tıbbi teşhislerde daha güvenilir sonuçlar elde edilmesine olanak tanımaktadır.