Dual Tone Multi Frequency (DTMF) signal generation and detection using MATLAB software

In this study, Dual Tone Multi Frequency (DTMF) signal generation and detection is implemented by using Goertzel Algorithm in MATLAB software. The DTMF signals are generated by using Cool Edit Pro Version 2.0 program for DTMF tone detection. The DTMF signal generation and detection algorithm are based on International Telecommunication Union (ITU) recommendations. Frequency deviation, twist, energy and time duration tests are performed on the DTMF signals. The algorithm recognizes the DTMF tones if they satisfy the recommendations, otherwise they are rejected

Yapay bağışıklık sistemine dayalı yeni bir aritmi sınıflama tekniği

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.Aritmilerin sınıflandırılması işleminde elektrokardiyogram (EKG) kayıtlarının incelenmesine yönelik birçok çalışma mevcuttur. Bu çalışmalar genel olarak ya EKG kayıtlarından şekilsel özniteliklerin veya frekans alanındaki katsayılardan oluşan özniteliklerin sınıflandırılması şeklinde yapılmıştır. Literatürde birçok çalışma olmasına rağmen, araştırmacılar farklı aritmi türlerini sınıflandırmak için farklı öznitelikler, sınıflandırıcılar, eğitim ve test kümeleri kullanmaktadırlar. Çalışmaların sonucunda hangi öznitelik kullanılarak, hangi aritmi türünde hangi sınıflandırıcıların daha iyi sonuçlar verdiğini saptamak zordur. Bu tez çalışmasında amaç, zaman ve frekans alanı özniteliklerinden oluşan birçok farklı öznitelik grubu kullanılarak, Yapay Bağışıklık Sistemi'ne (YBS) dayalı yeni bir aritmi sınıflama tekniği geliştirmektir. Ek olarak, YBS'nin standart Klonlama Seçim Algoritması (KSA) orijinal adıyla Clonal Selection Algorithm (CSA) ve diğer sık kullanılan YSA ile sınıflandırma işlemleri yapıp, bu tez çalışması kapsamında geliştirilen Koşul Tabanlı Klonlama Seçim Algoritmasını (KT-KSA) mukayese etmektir. Bu tez kapsamında hem yeni geliştirilen algoritmanın güvenilirliği hem de hangi özniteliklerin daha iyi sonuçlar verdiği araştırılmıştır. Ayrıca 6 farklı sınıflandırıcı ve 15 farklı öznitelik grubu kullanıldığından dolayı hangi sınıflandırıcıların hangi öznitelik gruplarında nasıl bir başarı elde ettiği de ortaya çıkmıştır. Çalışma sonuçları ROC tabloları ve hata matrisi tablolarında verilmiş olup, ortalama hassasiyet tablosunun grafiğine göre KT-KSA'nın standart KSA'dan daha yüksek bir başarım elde ettiği açıkça görülmektedir. Ayrıca hem zaman hem de frekans özniteliklerinin birlikte kullanımının tüm sınıflandırıcılarda başarımı arttırdığı da ortaya çıkarılmıştır.There are many studies on examining the electrocardiogram (ECG) records in the classification of the arrhythmia. These studies have generally been performed as classifications of the morphological features or as classifications of the coefficients in the frequency field of the ECG records. Although there are many studies in the literature, researchers have been using features, classifiers and education-testing sets to classify different arrhythmia. Right at this point, it is difficult to determine which features and classifiers should be used to give better results in which arrhythmia types. Aim of this thesis, a new arrhythmia classification technique based on AIS has been developed and tested by using many different feature groups that have been formed from time and frequency fields. The algorithm has been called as CB-CSA. Moreover, CSA and within ANN which are frequently used as arrhythmia classifiers, have been used to make comparisons. It has been observed that the developed CB-CSA gives better results when compared to other algorithms. Both reliability of new developed algorithm and give better results of which attributes was investigated in this thesis. Also set of 6 different classifiers and 15 different attributes which are utilized in the attribute group of classifiers, which has also emerged as a success how. And, how a success was obtained in which feature groups and in which classifiers has emerged owing to using 6 different classifiers and 15 different feature groups. The study results are given in ROC tables and error matrix tables. According to line chart of overall average sensitivity table, it becomes obvious that the suggested CB-CSA gives better results than the classical CSA. Moreover, it is also clear that combined use of both time and frequency attributes, each classifier gives better results when compared with the other feature groups

Cerrahi personelin ameliyat önlükleri ile ilgili görüşlerinin belirlenmesi üzerine bir araştırma

There is an increasing attention addressing the compliance with sanitary regulations all over the medical institutions. This consequently emerged along with a parallel interest over the surgical gowns, as being a side branch of medical textiles. Surgical gowns may be defined briefly as personal protective garments which are designed for acting as physical barriers between sterile and non-sterile zones especially for being able to keep the viral agents away from the patients and also keep the blood related pathogens away from the health personnel in order to create a safe operation environment and to minimize the risks for both parties. The group of surgical clothing includes surgical drapes, surgical gowns, masks, caps and shoe covers. They are manufactured as disposable and reusable from nonwoven and woven fabrics. Surgical gowns are the most important item among the surgical garments. The aim of this study is to explore the concerns of medical personal about the disposable and reusable surgical gowns. For this purpose, the face-to face (one-toone) query method was incorporated to totally 120 surgical personal who work at Ege University Medicine Faculty and Dokuz Eyl;uuml;l University Medicine Faculty. The data obtained from the study evaluated by statistically.Dünyada sağlık kurallarına uygunluk konusuna verilen önem artıkça, medikal tekstillerin bir kolunu oluşturan cerrahi giysilere verilen önem de artmıştır. Cerrahi giysiler, kişisel korunma ekipmanı olarak, virüslerin hastalara geçişini ve sağlık personelinin özellikle kan yoluyla geçen patojenlere maruz kalmasını en aza indirmek amacıyla kullanılan, steril ve steril olmayan alanlar arasında engel oluşturup, enfeksiyonları önlemek üzere tasarlanmış olan giysilerdir. Cerrahi giysi grubu içerisine ameliyat örtüleri, ameliyat önlükleri, maskeler, boneler ve galoşlar girmektedir. Cerrahi giysiler, tek ve çok kullanımlık olarak dokusuz yüzey ve dokuma kumaşlar kullanılarak üretilmektedirler. Cerrahi giysiler içerisinde en önemli yeri ameliyat önlükleri almaktadır. Bu araştırmada, cerrahi personelin tek ve çok kullanımlık ameliyat önlükleri üzerine olan yaklaşımlarının belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla, yüz yüze görüşme yöntemi Ege Üniversitesi Tıp Fakültesi ve Dokuz Eylül Üniversitesi Tıp Fakültesi’nde görev yapan toplam 120 cerrahi personele bir anket çalışması uygulanmıştır. Elde edilen veriler istatistiksel olarak değerlendirilmiştir

Isıl mankenler

Thermal manikins are designed for researches which are used for simulating of human body. the clothing industry uses manikins for development of clothing systems with improved thermal properties. This paper presents an overview of thermal manikins in use.Isıl mankenler, insan vücudu simülasyonunun kullanılacağı araştırmalar için tasarlanan sistemlerdir. Hazır giyim endüstrisi, üstün ısıl özelliklere sahip giysi üretiminde ısıl mankenleri kullanmaktadır. Bu makalede, ısıl mankenlerin tanıtılması amaçlanmıştır

Detection of Heart Rate Variability from Photoplethysmography (PPG) Signals Obtained by Raspberry Pi Microcomputer

Photoplethysmography (PPG) signals are signals obtained as a result of optically measuring volumetric changes in capillaries. Volumetric changes in capillaries also depend on the work of heart. According to recent researches, it has been seen that PPG signals contain a lot of information about the physiological and biological state of related person. Most of these studies are based on the analysis of characteristics and waveforms of PPG signals obtained with a single wavelength in time and frequency domains. In this study, 10 minutes of data was taken from the left index finger of a 24-year-old male, which was positioned horizontally using a MAX30100 sensor and Raspberry Pi 4 microprocessor kit. Experiments are carried out in the fully resting state of a male volunteer in outdoors and stressful environments. While the MAX30100 sensor shows the heartbeat on the screen, it also gives PPG signal data, which is a single wavelength, into a .csv file as received data. In these cases, five different time domain parameters of received PPG signals are extracted. When the results are interpreted, it is seen that all results are meaningful and consistent