EMG işaretlerinin modern yöntemlerle önişlenmesi ve sınıflandırılması

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır.Bu çalışmada, intromasküler (kas içi) elektromiyografik işaretlere ait motor üniteaksiyon potansiyellerinin (MUAP) spektral analiz yöntemleri ile önişlenmesi vedesen sınıflandırması yapılmıştır. Sunulan metot otomatik olarak MUAP şablonkümelerinin sayısını bulmakta ve bunları normal, nörojenik veya miyopatik olaraksınıflandırmaktadır. EMG işaretlerinden öznitelik vektörü (feature vector) çıkartmakiçin farklı AR parametrik metotları ve alternatif olarak işaretin belirleyici özelliklerikullanılmıştır. Bu yaklaşım, 7'si normal, 7'si miyopatik ve 13'ü de nörojenikrahatsızlığı olan deneklerden elde edilen 1200 MUAP'lık EMG kayıtlarının birveritabanında değerlendirilmesiyle sağlanmıştır. MUAP gruplarının doğru tanınmasıoranı normal, miyopatik ve nöropatik için sırasıyla %97, 90 ve 87 ve alternatifyöntemde % 97, 89 ve 90 dır. Eklenen MUAP'ların yaklaşık yüzde doksanı doğruolarak tanımlanmıştır. MUAP sınıflandırması için elde edilen doğruluk oranı, BileşikSinir Ağları (CNN) için %92'dir. Sunulan metot, çok hızlı EMG ayrışımlarısağlamasa da, işlenmemiş EMG işaretlerinden nöropatik, miyopatik veya normalsınıflara otomatik MUAP adreslemesini yapabilmektedir.Çalışmada benzer bir sınıflandırma FEBANN ile de yapılmıştır. Elde edilensonuçlar, bu çalışma için, CNN'in doğruluk oranlarının FEBANN'a göre dahayüksek olduğunu göstermektedir.motor unit action potentials (MUAPs) from intramuscular electromyographic signals.The proposed method automatically detects the number of template MUAP clustersand classifies them into normal, neuropathic or myopathic. To extract a featurevector from the EMG signal, we use different AR parametric methods and features ofsignals. The approach has been validated using a dataset of EMG recordingscomposed of 1200 MUAPs obtained from 7 normal subjects, 7 subjects sufferingfrom myopathy, and 13 subjects suffering from neurogenic disease. The correctidentification rate for MUAP clustering is 97, 90 and 87% for normal, myopathic andneuropathic, respectively. Almost ninety percent of the superimposed MUAPs werecorrectly identified. The obtained accuracy for MUAP classification is about 92% forcombined neural network. The proposed method, apart from efficient EMGdecomposition addresses automatic MUAP classification to neuropathic, myopathicor normal classes directly from raw EMG signals.A similar classification was also made with FEBANN in the study. Obtained resultsshow that the accuracy rates for CNN in this study is higher than FEBAN

Accurate Analysis of the Spatial Pattern of Reflected Light and Surface Orientations Based on Color Illumination

3D Recovery approaches require a variety of clues to obtain shape information. The shape from shading (SFS) method uses shading information in images to estimate depth maps. Although shading contains detailed information, it causes some well-known ambiguities such as convex-concave ambiguity. In this study, a system installation, using red, green, and blue illumination, and an algorithm, processing reflections on the surface, were proposed for the accurate analysis of surface orientations, and ambiguity problems. Surface orientations, erroneously predicted by six different methods, were improved by implementing the proposed system. Consequently, the correct orientation of the surface points was determined by removing the ambiguities in images taken without considering the location of illumination, and all the tested methods provided successful results using the proposed system

Statistical Analysis of Electrocardiogram Signal for Sleep / Awake Stages

Uyku evreleme uyku laboratuvarlarında sıklıkla kullanılan hastalık te¸shis yöntemlerinin önemli bir a¸samasıdır. Bireyden alınan elektroensefalografi, elektrookulogram ve elektromiyografi gibi biyolojik sinyallerin uzman doktor tarafından incelenmesiyle birlikte uyku evreleri tespit edilir. 5 farklı evre vardır. Bunlar Uyanıklık, Evre 1, Evre 2, Evre 3 ve Hızlı Göz Hareketleri evresidir. Bazı hastalıklarda uykunun her evresinin belirlenmesine ihtiyaç yoktur. Sadece Uyku / Uyanıklık durumlarının belirlenmesi yeterlidir. Bu çalı¸smada, daha kolay elde edilebilir olan elektrokardiyografi sinyali ile Uyku / Uyanıklık durumları arasındaki ili¸ski istatistiksel olarak incelenmi¸stir. Bunun için iki bireyden alınan uyku kayıtları sayısal filtreler ile temizlenmi¸s ve 30 saniyelik epoklara bölünmü¸stür. Her epoktan 25 adet özellik çıkarılmı¸s ve özelliklerin Uyku / Uyanıklık ile arasındaki istatistiksel ili¸ski saptanmı¸stır. 25 özelli˘gin 21’inin Uyku / Uyanıklık ile istatistiksel olarak (p < 0:05) ili¸skili oldu˘gu tespit edilmi¸stir. Sonuç olarak elektrokardiyografi sinyalinin Uyku / Uyanıklık tespitinde kullanılabilece˘gi kanısına varılmı¸stır.Sleep staging is an important stage of the disease diagnosis methods commonly used in sleep laboratories. pecialist physician detects sleep stages according to biological signals such as electroencephalography, electrocyogram and electromyography. There are 5 different stages. These are Awake, Stage 1, Stage 2, Stage 3 and Rapid Eye Movement Sleep. In some diseases, there is no need to determine each stage of sleep. It is sufficient to determine only the Sleep / Awake stages. In this study, the relationship between electrocardiographic signal and Sleep / Awake states which are more easily available was analyzed statistically. For this purpose, sleep records from two individuals were cleaned with numerical filters and divided into 30 second epochs. Twenty-five features were removed from each epoch and a statistical relationship was found between the features of Sleep and Awake. 21 of the 25 features were found to be correlated with Sleep / Awake (p < 0:05). As a result, it has been concluded that electrocardiography signal can be used in sleep / awake detection

GKP Signal Processing Using Deep CNN and SVM for Tongue-Machine Interface

The tongue is one of the few organs with high mobility in the case of severe spinal cord injuries. However, most tongue-machine interfaces (TMIs) require the patient to wear obtrusive and unhygienic devices in and around the mouth. This paper aims to develop a TMI based on the glossokinetic potentials (GKPs), i.e. the electrical signals generated by the tongue when it touches the buccal walls. Ten patients were recruited for this research. The GKP patterns were classified by convolutional neural network (CNN) and support vector machine (SVM). It was observed that the CNN outperformed the SVM in individual and average scores for both raw and preprocessed datasets, reaching an accuracy of 97 similar to 99%. The CNN-based GKP processing method makes it easy to build a natural, appealing and robust TMI for the paralyzed. Being the first attempt to process GKPs with the CNN, our research offers an alternative to the traditional brain-computer interfaces (BCIs), which suffers from the instability and low signal-to-noise ratio (SNR) of electroencephalography (EEG)

A New Method Based on Machine Learning for the Diagnosis of Parkinson’s Disease

Parkinson hastalığı (PH), dopamin üreten beyin hücrelerinin ölmesiyle ya da zarar görmesiyle ortaya çıkan bir beyin hastalığıdır. Böyle bir durumda, beyin normal fonksiyonlarını yerine getiremez. PH, konuşma, yürüme ve yazma gibi insan hareketlerini olumsuz olarak etkiler. Bu hastalığın teşhisinde detaylı tıbbi öykü, geçmiş tedavi öyküsü, fiziksel testler ve bazı kan testleri ile beyin filmleri istenilmektedir. Bu işlemler maliyetli ve meşakkatli olabildiği için daha az maliyetli ve daha kolay yapılabilen teşhis bu noktada önem kazanmaktadır. Bu çalışmada doktorun kararına destek olabilmesi için 252 bireyden alınan ses verileri ile PH’ın teşhis edilebilmesi amaçlanmıştır. Verilerden daha iyi sonuç alabilmek için bazı ön işlemler uygulanmıştır. Verilerde dengeleme işlemi yapılmış ve sistematik örnekleme metodu ile işleme alınacak veriler belirlenmiştir. Öznitelik seçme algoritması ile özniteliklerin etiket üzerindeki etki gücü hesaplanıp bazı veri grupları oluşturulmuştur. Sınıflandırma algoritmalarından Karar ağacı, Destek Vektör Makineleri ve K En Yakın Komşu Algoritması kullanılıp, performans değerlendirme kriterleri - bunlar; Doğruluk Oranı, Duyarlılık, Özgünlük, F-Ölçümü, Kappa, Auc - değerlendirilmiştir. En yüksek performans değerine sahip veri grubu ve kullanılan sınıflandırma algoritması belirlenip model oluşturulmuştur. Model en ilgiliden en ilgisize doğru sıralanmış veri setinin %45’inden ve Destek vektör makineleri algoritması kullanılarak oluşturulmuştur. Performans kriterlerinde %85 doğruluk oranı ve diğer kriterlerde de olumlu sonuçlar elde edilmiştir. Böylece PH olma ihtimali olan bireyin ses kayıtlarından oluşturulan veri seti ve uygulanan model yardımı ile doktora tıbbi karar destek sağlanacağı anlaşılmıştır.Parkinson’s disease (PD) is a brain disease caused by death or damage of dopamine producer brain cells. In such case, the brain can not perform its normal functions. PD negatively affects human movements such as speech, walking and writing. In the diagnosis of this disease, detailed medical history, history of treatment, physical tests and some blood tests and brain films are required. Because these operations can be costly and difficult, less costly and easier making of the diagnosis has such important in this subject. In this study, it was aimed to diagnose PD with voice data from 252 individuals to support the doctor’s decision. In order to get better results, some pre-treatments were applied. The datas were balanced and datas that taken to treatments with systematic sampling method were determined. With the feature selection algorithm, some data groups were created by calculating the effect of the attributes on the label. Of the classification algorithms; Decision tree, Support Vector Machines and K Nearest Neighbor Algorithm are used and Performance evaluation criteria such as Accuracy, Sensitivity, Specificity, F-Measurement, Kappa, Auc - were evaluated. The data group with the highest performance value and the used classification algorithm were determined and model was created by using support vector machines algorithm and from 45% of data set that was sorten from the most effective to the most ineffective. The performance criterias has an accuracy of 85% besides in other criterias possitive results were earned. Thus, it was understood that medical decision support to the doctor would be provided with the help of applied model and data set formed by sound recordings of the individuals who possibly been P

Parkinson Hastalığı Teşhisi İçin Makine Öğrenmesi Tabanlı Yeni Bir Yöntem

Parkinson hastalığı (PH), dopamin üreten beyin hücrelerinin ölmesiyle yada zarar görmesiyle ortaya çıkan bir beyin hastalığıdır. Böyle bir durumda, beyin normal fonksiyonlarını yerine getiremez. PH, konuşma, yürüme ve yazma gibi insan hareketlerini olumsuz olarak etkiler. Bu hastalığın teşhisinde detaylı tıbbi öykü, geçmiş tedavi öyküsü, fiziksel testler ve bazı kan testleri ile beyin filmleri istenilmektedir. Bu işlemler maliyetli ve meşakkatli olabildiği için daha az maliyetli ve daha kolay yapılabilen teşhis bu noktada önem kazanmaktadır. Bu çalışmada doktorun kararına destek olabilmesi için 252 bireyden alınan ses verileri ile PH’ın teşhis edilebilmesi amaçlanmıştır. Verilerden daha iyi sonuç alabilmek için bazı ön işlemler uygulanmıştır. Verilerde dengeleme işlemi yapılmış ve sistematik örnekleme metodu ile işleme alınacak veriler belirlenmiştir. Özellik seçme algoritması ile niteliklerin etiket üzerindeki etki gücü hesaplanıp bazı veri grupları oluşturulmuştur. Sınıflandırma algoritmalarından Karar ağacı, Destek Vektör Makineleri ve K En Yakın Komşu Algoritması kullanılıp, performans değerlendirme kriterleri - bunlar; Doğruluk Oranı, Duyarlılık, Özgünlük, F-Ölçümü, Kappa, Auc - değerlendirilmiştir. En yüksek performans değerine sahip veri grubu ve kullanılan sınıflandırma algoritması belirlenip model oluşturulmuştur. Model en ilgiliden en ilgisize doğru sıralanmış veri setinin %45’inden ve Destek vektör makineleri algoritması kullanılarak oluşturulmuştur. Performans kriterlerinde %85 doğruluk oranı ve diğer kriterlerde de olumlu sonuçlar elde edilmiştir. Böylece PH olma ihtimali olan bireyin ses kayıtlarından oluşturulan veri seti ve uygulanan model yardımı ile doktora tıbbi karar destek sağlanacağı anlaşılmıştır

Impact of an educational meeting on knowledge and awareness of general practitioners on upper respiratory tract infections

Objectives: This study aimed to evaluate knowledge ofprimary care physicians regarding the use of antibioticsfor the upper respiratory tract infections (URTIs) and thespecific outcomes of a health educational meeting in twocities using a self -administered questionnaire.Materials and methods: A standard questionnaire wasfilled by the participants before and after the meeting. Thequestionnaire had seven questions about definition, epidemiology,diagnosis and treatment of URTIs. The knowledgeand approaches of practitioners concern about diagnosisand antibiotic use in URTIs were evaluated. Theproportion of overall satisfied answers before and afterthe meeting was compared.Results: Totally 110 primary care physicians joined intothe study. Before the educational meeting, more than30% of participants stated that the at least 50% of thecausative agents of the URTIs are bacteria. Eighty-eightpercent declared that anaerobes or Neisseria are not theplausible causative agents in URTIs. Only 14% of them indicatedthat procaine penicillin is the primary agent for thetreatment of Streptococcus pyogenes. On the other hand,95% of survey participants considered that penicillin isthe first choice for URTI with Beta-hemolytic Streptococcus.After the educational meeting, most of participants’knowledge showed a significant improvement in knowledge.There were a significantly more correct answers toall questions after the educational meeting compared tobefore the meeting. (27.7% of doctors before vs.92.7%after, p<0.001).Conclusion: As a conclusion, attending the educationalmeetings helps primary care physicians’ to increase theirknowledge and it provides to gain a standard approach intheir professional life

A novel feature ranking algorithm for biometric recognition with PPG signals

This study is intended for describing the application of the Photoplethysmography (PPG) signal and the time domain features acquired from its first and second derivatives for biometric identification. For this purpose, a sum of 40 features has been extracted and a feature-ranking algorithm is proposed. This proposed algorithm calculates the contribution of each feature to biometric recognition and collocates the features, the contribution of which is from great to small. While identifying the contribution of the features, the Euclidean distance and absolute distance formulas are used. The efficiency of the proposed algorithms is demonstrated by the results of the k-NN (k-nearest neighbor) classifier applications of the features. During application, each 15-period-PPG signal belonging to two different durations from each of the thirty healthy subjects were used with a PPG data acquisition card. The first PPG signals recorded from the subjects were evaluated as the 1st configuration; the PPG signals recorded later at a different time as the 2nd configuration and the combination of both were evaluated as the 3rd configuration. When the results were evaluated for the k-NN classifier model created along with the proposed algorithm, an identification of 90.44% for the 1st configuration, 94.44% for the 2nd configuration, and 87.22% for the 3rd configuration has successfully been attained. The obtained results showed that both the proposed algorithm and the biometric identification model based on this developed PPG signal are very promising for contactless recognizing the people with the proposed method. (C) 2014 Elsevier Ltd. All rights reserved

Retinal Nerve Fiber Layer Detection at Optical Coherence Tomography Image for the Diagnosis of Glaucoma

Glaucoma is characterized by increased intraocular pressure, retinal ganglion cell degeneration, optic disc cupping and visual field loss forming is a chronic optic neuropathy. Glaucoma is an irreversible worldwide and the leading cause of preventable blindness. In this study we worked on an algorithm to detect the Retinal Nerve Fiber Layer(RNFL) thickness using Optical Coherence Tomography (OCT) images the glaucoma at image processing techniques

Determination of Women Iron Deficiency Anemia Using Neural Networks

Iron deficiency anemia (IDA) is a common type of anemia which most often occurs in young adult women. Detection of Iron deficiency requires blood tests and doctors' decision. Doing so can be costly and difficult especially in undeveloped countries. In this study, we developed an application by using Feedforward Networks (FFN), Cascade Forward Networks (CFN), Distributed Delay Networks (DDN), Time Delay Networks (TDN), Probabilistic Neural Network (PNN), and Learning Vector Quantization (LVQ) networks that can diagnose iron deficiency anemia in women