| dc.contributor.advisor | Ergün, Uçman | |
| dc.contributor.author | Güraksın, Gür Emre | |
| dc.date.accessioned | 2019-05-28T12:40:26Z | |
| dc.date.available | 2019-05-28T12:40:26Z | |
| dc.date.issued | 2009 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11630/6263 | |
| dc.description | Listening with stethoscope is a preferential method that the doctors use in order to
differentiate normal cardiac systems from the abnormal ones that come out. On the
other hand, listening with stethoscope has a number of constraints. The interpretation
of these various heart sounds depends on doctor’s ability of hearing, experience and
skill. Especially along with the newly graduate doctors and medical interns who have
the constraints of experience and skill, there are other deficiencies in the medical
diagnosis, such as inconvenient ambient conditions and patient’s disharmony. Because
of the problems that can be faced, listening process with stethoscope, that is
auscultation, falls behind in the search of the heart abnormalities. Thus, there is a need
for faster and more effective diagnose in the record and the analysis of these heart
sounds. In this thesis, the study which we took the requirements into consideration, a
system has been designed that is able to classify heart sounds in the pocket computer.
With the system designed, the sounds that are recorded using the electronic stethoscope
in the clinical atmosphere can be transferred to the pocket computers with the help of
infrared technology. Next, via a program that is compatible with the pocket computer,
both sound graphic and detached Fourier conversion graphic for a chosen sound can be
displayed, and the process of classification can be materialized. Thanks to the system
formed the heart sounds taken from the patient can be directly classified by the pocket
computer. Thanks to this, the classification result that will help the doctor diagnose in
the course of examination will be transmitted to doctor through pocket computer. After
the system was materialized, the classification results were examined. Finally, it was
determined that satisfactory success has been achieved (91.6%). | en_US |
| dc.description.abstract | Steteskop ile dinleme hekimlerin normal ve normal dışı seyir gösteren kardiyak
sistemleri ayırt etmekte kullandıkları öncelikli bir yöntemdir. Fakat steteskop ile
dinleme yönteminin birçok kısıtlaması bulunmaktadır. Hekimin farklı kalp seslerini
yorumlayabilmesi duyma becerisine, tecrübe ve hünerine bağlıdır. Özellikle yeni
mezun ve stajyer hekimlerde tecrübe ve hüner sıkıntısı yaşanabilmekle birlikte ortam
şartlarının uygun olmaması ve hasta uyumsuzluğu da teşhiste eksiklikler
oluşturabilmektedir. Yaşanabilecek bu sıkıntılardan dolayı steteskop ile dinleme yani
oskültasyon kalp anormalliklerinin incelenmesinde yetersiz kalmaktadır. Kalp seslerini
kayıt ve incelemede daha hızlı ve etkili teşhise ihtiyaç duyulmaktadır. Bu gereksinim
göz önüne alınarak yapılan bu tez çalışmasında kalp seslerini cep bilgisayarında
sınıflandırabilen bir sistem tasarlanmıştır. Tasarlanan bu sistem ile klinik ortamda
elektronik steteskop kullanılarak kaydedilen sesler kızılötesi teknoloji yardımıyla cep
bilgisayarına aktarılabilmektedir. Daha sonra cep bilgisayarına uygun olarak yazılan
program vasıtası ile seçilen bir sesin hem ses grafiği hem de ayrık Fourier dönüşümü
grafiği görüntülenmekte ve sınıflandırma işlemi yapılmaktadır. Kurulan bu sistem
sonucu hastadan alınan kalp sesleri doğrudan cep bilgisayarı üzerinde
sınıflandırılabilecektir. Bu sayede muayene esnasında hekimin teşhisine yardımcı
olabilecek sınıflandırma sonucu cep bilgisayarı üzerinden hekime ulaştırılmış olacaktır.
Sistem gerçekleştirildikten sonra sınıflandırma sonuçları incelenerek yeterli başarının
sağlandığı tespit edilmiştir (%91.6). | en_US |
| dc.language.iso | tur | en_US |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
| dc.subject | Kalp Sesleri, Ayrık Fourier Dönüşümü, Yapay Sinir Ağları | en_US |
| dc.title | Kalp Seslerinin Yapay Sinir Ağları İle Sınıflandırılması | en_US |
| dc.title.alternative | Classıfıcatıon of the Heart Sounds Vıa Artıfıcıal Neural Network | en_US |
| dc.type | masterThesis | en_US |
| dc.identifier.startpage | 1 | en_US |
| dc.identifier.endpage | 90 | en_US |
| dc.relation.publicationcategory | Tez | en_US |
