Abstract:
Nesnelerin interneti sağlık hizmetlerinde çeşitli uygulamalara olanak sağlamaktadır. Buna örnek olarak kalp atışı, bağırsak aktivitesi, akciğer sesi gibi hastaların fizyolojik bilgilerini izlemek için kullanılan kablosuz tıbbi sensörler verilebilir. Karın bölgesinden ameliyat geçiren hastalarda bağırsak aktivitesinin gerçek zamanlı tespiti hastanın iyileşme süreci için büyük önem taşımaktadır. Çünkü, ameliyat sonrasında bağırsak hareketliliği geçici olarak durmaktadır. Bağırsak hareketliliği geri kazanılana kadar hasta aç bırakılmakta ve sonrasında hasta sıvı gıda ile beslenmektedir. Bağırsak hareketliliğini izlemek ve bağırsak aktivitesini otomatik olarak tespit etmek için birçok çalışma yapılmıştır. Ancak kliniklerde meydana gelen çevresel gürültüler nedeniyle aktivite tespiti zorlaşmaktadır. Bu çalışmada, daha önceki çalışmalarımızda geliştirdiğimiz kablosuz elektronik stetoskop için aktif gürültü önleme özelliğine sahip bağırsak aktivitesi tespit algoritması geliştirildi. Çalışmanın odak noktası, elektronik stetoskopta bulunan iki mikrofonu kullanarak etkili bir aktif gürültü önleme uygulaması geliştirmektir. Deneyler hem sentetik hem de gerçek oskültasyon verileri kullanılarak geliştirildi. Aktif gürültü önleme için beş farklı adaptif filtre test edildi ve ideal bir adaptif filtre algoritması belirlendi. Sonrasında, bağırsak aktivitesi tespit algoritması gerçek oskültasyon verileri kullanılarak geliştirildi. Sinyal iyileştirme için aktif gürültü önleme uygulaması, bant geçiren filtre, sinyal normalizasyonu ve Hilbert dönüşümü teknikleri uygulandı. Oluşturulan ROC eğrisinden belirlenen genlik eşik değeri kullanılarak bağırsak sesleri tespit edildi. Algoritma, on farklı oskültasyon kaydı üzerinde test edildi ve bağırsak seslerinin tanınmasında %95,09 duyarlılık ve %95,83 özgüllük elde edildi.
