Gastroözofageal Reflü Hastalığının Ayrık Dalgacık Dönüşümü Kullanarak EGG Sinyallerinden Teşhisi
Gastroözefageal reflü hastalığı; alt özofagus kapağının işlevini yitirmesi üzerine midedeki besinlerin yemek borusuna geri kaçışı olarak tanımlanmaktadır. Teşhisi invaziv tekniklerle yapılmaktadır. Teşhiste altın standart olarak ph-metre tekniği kabul edilmektedir ve bu yöntem bazı dezavantajlara sahiptir. Elektrogastrogram (EGG) mide elektriksel aktivitesinin deri yüzeyinden elektrotlar ile non-invaziv ölçümüdür. Bu çalışmada, Gastroözefageal reflü hastaları ve sağlıklı bireylerden kaydedilen EGG sinyalleri Ayrık Dalgacık Dönüşümü (ADD) ve Güç Spektral Yoğunluğu (GSY) grafikleri kullanılarak analiz edilmiştir. Bu çalışmadaki temel amaç, reflü hastalığının teşhisini EGG sinyalleri ile sağlayabilecek özellikler elde etmektir. Gerçekleştirilen çalışma sonucunda kullanılan tekniklerle, reflü hastalarına ve sağlıklı bireylere ait EGG sinyallerini ayırt edebilecek öznitelikler elde edilmiştir. Ayrıca Reflü hastalığının teşhisi için elektrotların yerleşiminde kullanılacak en uygun noktaların seçimi sağlanmıştır.
___
- [1] Celikbilek, M., Dogan, S., Yurci, A., Ozbakir, O. 2012. Neutrophiltolymphocyteratio: A Hopeful Marker Predicting the Disease Severity in Patients with Nonalcoholic Fatty Liver Disease. Liver International: Official Journal of the International Association for the Study of the Liver, 32(7), 1188-1890.
- -
- [2] Alvarez, W. C. 1922. New Methods of Studying Gastric Peristalsis. The Journal of American Medical Association, 79(16), 1281-85.
- [3] Chen, J., McCallum, R. W. 1991. Electrogastrography: Measurement, Analysis and Prospective Applications. Medical & Biological Engineering & Computing, 29, 339-50.
- [4] Dubois, A., Mizrahi, M. 1994. Electrogastrography, Gastric Emptying, and Gastric Motility, pp. 247-256. In: Electrogastrography, Principles and Applications Raven Press, New York.
- [5] Kara, S., Dirgenali, F., Okkesim, Ş. 2005. Estimating Gastric Rhythm Differences using a Wavelet Method from the Electrogastrogram of Normal and Diabetic Subjects. Instrumentation Science and Technology, 33, 519–532.
- [6] Kara, S., Dirgenali, F., Okkesim, Ş. 2006. Estimation of Wavelet and Short-time Fourier Transform Sonograms of Normal and Diabetic Subjects’ Electrogastrogram. Computers in Biology and Medicine. 36(3), 1289-1302.
- [7] Chen J. D. Z., Lin Z., Wu, Q., McCallum, R. W. 1995. Non-invasive Identification of Gastric Contractions from Surface Electrogastrogram Using Back-propagation Neural Networks. Medical Engineering & Physics. 17(3), 219–225.
- [8] Leahy A., Besherdas K, Clayman C., Mason I., Epstein O. 1999. Abnormalities of the electrogastrogram in functional gastrointestinal disorders, The American Journal of Gastroenterology, 94(4), 1023–1028.
- [9] Çelikzencir, E., Acer Ç. G., Latifoğlu, F., Can Sezgin G., Yurci, M. A. 2015. Gastroözofageal Reflü Hastalığında Noninvaziv Elektrogastrogram Sinyallerinin Tanıda Kullanabilirliğinin Değerlendirilmesi. Tıp Teknolojileri Ulusal Kongresi TIP TEKNO'15, 15-18 Ekim, Muğla, Türkiye, 69-72.
- [10] Acer, Ç. G., Latifoğlu, F., Çelikzencir, E. , Can Sezgin G., Yurci, M. A. 2015. A New Approcah on Elimination of Noise From Electrogastrogram Signals: Singular Spectrum Analysis-Wiener Fitler. 19th International Conference on Circuits, Systems, Communications and Computers, (CSCC 2015): Proceedings of the 19th International Conference on Systems, 16-20 Temmuz, Zakynthos, Yunanistan, 523-527.
- [11] Norton, M. P., Karczub, D. 1989, Fundamentals of Noise and Vibration Analysis for Engineers, Cambridge University.
- [12] Debnath, L., Shah, F. A. 2015. Wavelet Transforms and Their Application, Second Edition, Springer, New York, 545s.
- [13] Vasfi, T. N. 2009. SPSS Uygulamalı İstatistik Teknikleri. Seçkin Yayıncılık, 296s.
- [14] Ural, A., Kılıç, İ. 2006. Bilimsel Araştırma Süreci ve SPSS ile Veri Analizi, Detay Yayıncılık, 320s.
- [15] Butterworth, S. 1930. On the Theory of Filter Amplifiers, In Wireless Engineer, 7, 536–541.