Yapay toplamsallık yaklaşımı ile anne ve karnındaki çocuğa ait EKG işaretlerinin ayrıştırılması

Abstract

Elektrokardiyogram sinyalleri kalbin elektriksel aktivitesi tarafından üretilirler ve cilt üzerine yerleştirilen elektrodlar kullanılarak belirlenebilirler. Bu biyolojik sinyaller, kuvvetlendiriciler ile kuvvetlendirilebilirler ve analog ve sayısal sinyal işleme teknikleri ile işlenebilirler. Bu işlenmiş sinyaller kalp hastalıklarının analizinde mükemmel bir araç olarak hizmet ederler. Cilt yüzeyinde kullanılan elektrodların en önemli özellikleri zarar vermeyen teknik oluşlarıdır, bunun anlamı vücut içerisine hiç girmeden sinyallerin ölçülebilmesidir. Bu kolaylığa rağmen zarar vermeyen metotlar diğer fizyolojik sinyaller ile ve gürültü ile karışma problemleri içermektedir. Anne karnındaki çocuğun elektrokardiyogramı, çocuğun kalbinin elektriksel fizyolojik aktivitesini görselleştirmektedir ve bu işaret çocuğun durumu ve sağlığı hakkında önemli belirtiler içermektedir. Yetişkinlerde olduğu gibi, anne karnındaki çocuğun elektrokardiyogramı cilt üzerindeki elektrodlar ile elde edilebilir. Fakat anne karnındaki çocuğun elektrokardiyogramını elde etmede aynı problemlerin görüneceği açıktır. Bu problemlere ek olarak, annenin elektrokardiyogram sinyali, çocuğun elektrokardiyogram sinyali için problem olabilir, çünkü annenin sinyalinin genliği çocuğunkinden çok yüksektir. Geleneksel filtreleme teknikleri ile karışmış potansiyel kayıtlarından çocuğa ait istenen elektrokardiyogramın bileşenlerini elde etmek imkansızdır. Bu tezde, amaç, kör kaynak ayrıştırma algoritmaları vasıtası ile, anne karnındaki çocuğun elektrokardiyogramının çıkarılması için uygun algoritmalara karar vermek ve yeni bir kör kaynak ayrıştırıcı algoritma bulmaktır. İlk adım olarak, yapay olarak üretilmiş elektrokardiyogram sinyalleri karıştırıldı ve uygun algoritmaları bulmak için kullanıldı. Kör kaynak ayrıştırmanın üç ana algoritması, Hızlı bağımsız bileşen analizi, özdeğer matrislerinin birleşik diyagonalizasyonu, parametrik olmayan bağımsız bileşen analizi ve yeni parametrik olmayan bağımsız bileşen analizi algoritmaları bu amaç için karşılaştırıldı.Elde edilen sonuçlar, parametrik olmayan algoritmaların elektrokardiyogram sinyallerinde, annenin elektrokardiyogram sinyallerinin ve araya karışan sinyallerin etkilerini ayrıştırmada kullanılabileceklerini gösterdi. Electrocardiogram signals can be generated by the hearts electrical actions and can be detected using electrodes over skin. These biological signals are amplified by using amplifiers and can be processed with analog or digital signal processing techniques. These processed signals serve as an excellent tool for heart diseases analysis. Most important property of using skin electrodes is that it is a non-invasive technique, meaning that this signal can be measured without entering the body at all. Despite this facility, non-invasive methods include problems such as mixing with other physiological signals and noise.Fetal electrocardiogram visualizes the electrical physiological activity of the fetal heart and it contains important indications about the health and condition of the fetus. Obtaining of the fetal electrocardiogram can be carried out through skin electrode like adults. But the same problems appear evidently during the obtaining of fetal electrocardiogram. In addition these problems, mothers electrocardiogram signal can be also problem for fetal electrocardiogram signal since its amplitude is much higher than that of the fetus. It is impossible to recover the wanted fetal electrocardiogram components from the mixed potential recordings by conventional filtering techniques.In this thesis, the purpose is to determine the appropriate algorithms for fetal electrocardiogram extraction by means of blind source separation algorithms and find a new blind source separation algorithm. As the first step, artificially generated electrocardiogram signals were mixed and used to find suitable algorithms. Three main algorithms of blind source separation; FastICA, JADE, non-parametric ICA, and new non-parametric ICA algorithms compared for this purpose.The results obtained indicate that non-parametric algorithms can be employed to preprocess electrocardiogram signals to separate the effects of maternal electrocardiogram signal and interference signals.