Oskültasyon cihaz tasarım ve karar destek sistemi

Abstract

Vücut içi seslerinin analizi, vücudun durumu hakkında ön bilgi vermekte ve ilk muayene olara k yapılan klasik bir işlemdir. Bu işlemine oskültasyon denilmekte ve işlem için stetoskop kullanılmaktadır. Stetoskopun icadından günümüze kadar geldiği süreçte çok fazla geliş im göstermiştir. Elektronik stetoskopun icadı ve kullanılma ya başlanması sağlık alanında işlemle rin daha hızlı ve pratik olması sağlamıştır.. Bu stetoskopların veri kaydedebilme özelliği sayesinde yapay zeka destekli önemli çalışmaların önünü açmıştır. Tez çalışması iki aşamadan oluşmaktadır: Öncelikle yeni bir giyilebilir çok kanallı oskülta s yon donanımı geliştirme k ve ölçülen ses verilerini yapay zeka desteki analizinin yapılma s ı sağlamaktır. İlk aşama olan giyilebilir oskültasyon cihazı geliştirilmes i sağlanmıştır. geliştirile n donanımın kablosuz haberleşme modülü sayesinde sağlık çalışanları için uzaktan tedavi imka nı sunmaktadır. Çok kanallı bir oskültasyon cihazı oluşturduğumuz sistemde kullanıc ı arayüzü sayesinde sağlık personeli ve hasta arasında uzaktan iletişim kurulabilecektir. kaydedilen ses kayıtları gönderildiğinde sesin hangi bölgeye ait olduğu ve olası hastalıkları sağlık persone line listeleyecek bir yapay zeka modeli geliştirilmiştir. Ayrıca kullanıc ı arayüzü sayesinde farklı uzmanlardan görüş almak için veri paylaşımlı uzaka bağlantı modülü olarak da kullanılabilmektedir. Model farklı veri setleri birleştirilere k yeni bir veri setini oluşturulmas ı ve bu veri setinin eğitilmes i ile oluşturulmuştur. Sistem Ses verilerini önce bölgesel olara k tanımaktadır. Bölge tanımından sonra sesin sağlıklı ya da hasta olduğunu belirlemekte dir. Eğer ses verileri hastaya ait ise bu hastalığın hangi hastalığa ait olduğu bulunma ktadır. Bu sistem evde tedavi hizmetinin gelişimini sağlayacaktır.

Analysis of body sounds gives preliminary information about the state of the body and is a classical procedure performed as the first examination. This process is called auscultation and stethoscope is used for the procedure. From the invention of the stethoscope to the present day, it has shown a lot of development. The invention and use of the electronic stethoscope has made the procedures in the field of health faster and more practical. Thanks to the data recording feature of these stethoscopes, it has paved the way for important studies supported by artificial intelligence. The thesis work consists of two stages: First of all, it is to develop a new wearable multi-channe l auscultation hardware and to provide artificial intelligence support analysis of the measured sound data. The first stage was the development of a wearable auscultation device. Thanks to the wireless communication module of the developed hardware, it offers remote treatment for healthcare professionals. In the system where we have created a multi-channel auscultation device, remote communication between the healthcare personnel and the patient will be possible thanks to the user interface. When the recorded voice recordings are sent, an artificial intelligence model has been developed that will list the region to which the voice belongs and possible diseases to the health personnel. It can also be used as a data sharing remote connection module to get opinions from different experts thanks to its user interface. The model was created by combining different data sets, creating a new data set and training this data set. The system first recognizes the Voice data regionally. After the region definition, it determines whether the voice is healthy or sick. If the voice data belongs to the patient, it is found that this disease belongs to which disease. This system will enable the development of home treatment service.