Kalp Seslerinin Gerçek Zamanda Algılanması Ve Bilgisayarda Analiz Edilmesi

Abstract

Bu çalışmada amaç, hastadan kalp sesinin elde edilmesi ve alınan işaretin bilgisayara gönderilerek analiz edilmesidir. Sesin hastanın göğsünden algılanabilmesi için özel bir mikrofon kullanılmıştır. Sinyal, gürültüden ayırt edilmeyecek kadar düşük genlikte olduğundan (tüm biyolojik işaretler gibi), gürültüyü kuvvetlendirmeden, mümkün olabildiğince incelenen biyolojik işaretin kuvvetlendirilmesini sağlayan yüksek kazançlı bir enstrumantasyon kuvvetlendiricisi kullanılmıştır. Kalp sesleri düşük frekanslı olduğu için (yaklaşık 10–500 Hz aralığında), yüksek frekans bileşenlerini filtreleyen bir alçak geçiren filtre kullanılmıştır. Elde edilen işareti uygulamalarda kullanılabilir düzeye çıkarabilmek için de ayrıca bir kuvvetlendirici kullanılmıştır. ADC ile sayısal forma dönüştürülüp, seri port üzerinden bilgisayara aktarılan işaretin sayısal olarak analiz edilmesi için gerekli yazılım C programlama dilinde yazılmıştır. Yazılım ile işaretin bilgisayar ortamında gerçek zamanlı gösterimi sağlanmıştır. Analiz yöntemi olarak Fourier analizi ve Kısa-Zaman Fourier analizi seçilmiştir.

In this study, the aim is to get the heart sounds from patient, then send it to computer and process the obtained signal. A special microphone is used to obtain the sound from patient’s chest and to convert it to electrical signal. The signal amplitude is too low to distinguish the signal (like all biological signals) from the noise. So, an instrumentation amplifier is used to amplify the signal amplitude. Heart sounds have low frequencies (~10 – ~500 Hz), so a low pass filter is used to reject high frequency components. An amplifier is used to carry the signal amplitude to a suitable level for applications. The signal is converted to digital form using an ADC and it is transferred to the computer via serial port. A software program is written in C programming language to process the signal. Using this program, the signal can be printed and processed in real time. The analysis methods for this thesis are chosen as Fourier transform and Short-Time Fourier transform.