Show simple item record

Consultant
dc.contributor.advisor
Fridli, Sándor
Author
dc.contributor.author
Bognár, Gergő 
Availability Date
dc.date.accessioned
2021-11-05T13:55:14Z
Availability Date
dc.date.available
2021-11-05T13:55:14Z
Release
dc.date.issued
2019
uri
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/10831/51261
Abstract
dc.description.abstract
Értekezésem témája orvosi jel- és képfeldolgozási feladatok vizsgálata, ahol a célkitűzésem megbízható automatikus módszerek fejlesztése volt, matematikai modellezés, transzformációs módszerek felhasználásával. Kifejlesztettem egy új, páciens-specifikus modellezésen alapuló EKG szívütés-osztályozási módszert, melynek teljesítménye meghaladja a korábbi eljárásokét. Kidolgoztam egy páciens-alapú pólusoptimalizációs eljárást a szívütések modellezésére, egy adaptív racionális transzformáció formájában. Javasoltam egy adaptív szegmentálási és kezdőpontválasztási stratégiát, az osztályozáshoz használt jellemzővektor kibővítését a rendszerparaméterekkel, és többféle osztályozási stratégia fúzióját. Egy új, adaptív megközelítést javasoltam az EKG hullámformák modellezésére, szegmentálására és rekonstrukciójára. A kritikus pontok detektálására kifejlesztett módszer több szempontból, például a P-hullám helyének meghatározásában meghaladja a korábbi eljárások hatékonyságát. Kidolgozásra került a QRS komplexus racionális függvényeken alapuló geometriai modellje a kritikus pontok és diagnosztikai mennyiségek származtatásához. Vizsgáltam rekonstrukciós technikákat a jel diagnosztikai mennyiségekből történő visszaállításához. Ez egyúttal egy szívütés-szintetizáló módszert és egy alternatív pólusválasztási stratégiát eredményez. Végül kidolgoztam egy determinisztikus szegmentálási eljárást a szívütések hullámformákra bontására, és a kritikus pontok detektálására, mindezt egy erre a célra kialakított adaptív racionális transzformáción keresztül. A racionális rendszerekkel történő approximáció problémakörét vizsgálva alkalmas felső korlátot adtam a pólusnagyság perturbációjára a megengedhető approximációs hiba függvényében. Az eredmény felhasználható az EKG jelfeldolgozási gyakorlatban a racionális transzformáció kezeléséhez, például az inverzpólusok kvantálására, és a pólusoptimalizálás vezérlésére. Egy új metrikát fejlesztettem ki alacsony dózisú tüdő CT felvételek képminőségének objektív mérésére, valamint kialakítottam egy CT szimulációs környezetet egy alkalmas zajmodell adaptálásával, és egy új tüdőfantom konstrukciójával. A szimuláció CT képek szintetizálását teszi lehetővé fejlesztési célból, a javasolt metrika pedig alacsony és normál dózisú CT felvételek esetén is elfogadhatónak bizonyult. Eredményeimet 9 tudományos közleményben publikáltam.hu_HU
Language
dc.language
magyarhu_HU
Title
dc.title
Orvosi jel- és képfeldolgozás transzformációs módszerekkelhu_HU
Type
dc.type
doktori dolgozathu_HU
Language
dc.language.rfc3066
hun
Language
dc.language.rfc3066
eng
Language
dc.language.rfc3066
hun
Rights
dc.rights.holder
A doktori disszertációk szerzői jogvédelem alatt állnak, csak a szerzői jogok maradéktalan tiszteletben tartásával használhatók.hu_HU
Abstract in English
dc.description.abstracteng
In this dissertation, I address some specific problems of biomedical signal and image processing. My motivations were to develop reliable automatic methods by means of mathematical modelling and transformation methods. I developed a novel ECG heartbeat classification method based on a patient-specific modelling of the heartbeats. The proposed method outperforms the previous ones. An adaptive rational transformation, a patient-based pole optimisation method is introduced for the modelling of the heartbeats. I introduced an adaptive segmentation and initial value selection method, extended the feature vector with the system parameters, and discussed multiple fusions for the classification. I suggested a novel modelling, segmentation, and reconstruction of the ECG waveforms. The proposed fiducial point detector method outperforms the previous ones with respect to the localization of the P wave. Geometric interpretation of the QRS complex is given based on rational model curves, in order to extract fiducial points and medical descriptors. I discussed reconstruction techniques to restore signals based on the medical descriptors. This concept serves as a heartbeat synthesizer and alternative pole identification method, as well. Finally, I developed a deterministic method to segment the ECG waveforms and to detect fiducial points, based on an adaptive rational transformation. Related to approximation problems with respect to rational systems, I gave a sufficient upper limit for the perturbation of the magnitude of the inverse poles, depending on the acceptable approximation error. These results may have a direct impact in ECG signal processing by means of rational transform. Namely, quantization of the inverse poles, and control conditions for the optimization can be provided. I introduced a novel image quality measurement method to characterize the objective quality of low dose human lung CT scans. In addition, I developed a CT simulation framework based on an adapted noise model and a newly constructed lung phantom. The proposed simulation technique allows the synthesization of CT images for testing reasons, and the proposed metric is found to be acceptable for both low and normal dose CT scans. The results were published in 9 scientific papers.hu_HU
Name of Committee Member (a title, degree)
dc.description.commemb
Ligeti Péter (egyetemi docens, PhD, dr.habil.)hu_HU
Name of Committee Member (a title, degree)
dc.description.commemb
Gát György (egyetemi tanár, Dsc)hu_HU
Name of Committee Member (a title, degree)
dc.description.commemb
Kovács Attila (egyetemi docens, Phd, dr.habil.)hu_HU
Name of Committee Member (a title, degree)
dc.description.commemb
Pap Margit (egyetemi docens, PhD, dr.habil.)hu_HU
Official reviewer (a title, degree)
dc.description.reviewer
Csetverikov Dmitrij (egyetemi tanár, DSc)hu_HU
Official reviewer (a title, degree)
dc.description.reviewer
Soumelidis Alexandros (tudományos főmunkatárs, kutató, PhD, dr.habil.)hu_HU
Scope
dc.format.page
151hu_HU
Doi ID
dc.identifier.doi
10.15476/ELTE.2019.240
MTMT ID
dc.identifier.mtmt
32478507
Opac ID
dc.identifier.opac
https://opac.elte.hu/Record/opac-EUL01-1046063
Language
dc.language.other
angolhu_HU
Language
dc.language.other
magyarhu_HU
Discipline Discipline +
dc.subject.discipline
Műszaki tudományok/Informatikai tudományokhu_HU
Keyword English
dc.subject.en
Biomedical signal and image processinghu_HU
Keyword English
dc.subject.en
ECG processinghu_HU
Keyword English
dc.subject.en
Mathematical modellinghu_HU
Keyword English
dc.subject.en
Hilbert-space approximationhu_HU
Keyword English
dc.subject.en
Adaptive transformationshu_HU
Keyword English
dc.subject.en
Rational systemshu_HU
Keyword English
dc.subject.en
Numerical optimizationhu_HU
Keyword English
dc.subject.en
Classificationhu_HU
Keyword English
dc.subject.en
Segmentationhu_HU
Keyword English
dc.subject.en
CT processinghu_HU
Keyword English
dc.subject.en
Radon transformhu_HU
Keyword English
dc.subject.en
Phantom modelshu_HU
Keyword English
dc.subject.en
Image quality measurementhu_HU
Keyword English
dc.subject.en
No reference metricshu_HU
Keyword English
dc.subject.en
Noise modellinghu_HU
Keyword English
dc.subject.en
CT simulationhu_HU
Keyword English
dc.subject.en
Cluster analysishu_HU
Graduate schools / programs
dc.subject.prog
Informatika D. I./Numerikus és szimbolikus számításokhu_HU
Title in other languages ​​
dc.title.translated
Biomedical image and signal processing by means of transformation methodshu_HU
Class
dc.type.genre
phdhu_HU
Type
dc.type.resrep
Tudományoshu_HU
Author
dc.contributor.inst
ELTE IK PHD/Informatika D. I.hu_HU
Goalkeeping Day
dc.date.defended
2020-02-24
Keywords
dc.subject.hu
Orvosi jel- és képfeldolgozáshu_HU
Keywords
dc.subject.hu
EKG feldolgozáshu_HU
Keywords
dc.subject.hu
Matematikai modellezéshu_HU
Keywords
dc.subject.hu
Hilbert-térbeli approximációhu_HU
Keywords
dc.subject.hu
Adaptív transzformációs módszerekhu_HU
Keywords
dc.subject.hu
Racionális rendszerekhu_HU
Keywords
dc.subject.hu
Numerikus optimalizációhu_HU
Keywords
dc.subject.hu
Osztályozáshu_HU
Keywords
dc.subject.hu
Szegmentáláshu_HU
Keywords
dc.subject.hu
CT feldolgozáshu_HU
Keywords
dc.subject.hu
Radon-transzformációhu_HU
Keywords
dc.subject.hu
Fantom modellekhu_HU
Keywords
dc.subject.hu
Képminőségméréshu_HU
Keywords
dc.subject.hu
No reference metrikákhu_HU
Keywords
dc.subject.hu
Zajmodellezéshu_HU
Keywords
dc.subject.hu
CT szimulációhu_HU
Keywords
dc.subject.hu
Klaszterezéshu_HU
Chairman of the Evaluation Committee (a title, degree)
dc.description.compres
Weisz Ferenc (egyetemi tanár, DSc)hu_HU
Type
dc.type.type
doktori dolgozathu_HU
Resolution dated
dc.date.decreedate
2020-03-12
date of submission
dc.date.presented
2019-10-28


Files in this item

Orvosi jel- és képfeldolgozás transzformációs módszerekkel
Orvosi jel- és képfeldolgozás transzformációs módszerekkel
Orvosi jel- és képfeldolgozás transzformációs módszerekkel
 

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record