Geri Dön

Antenatal fetüs verilerinin örüntü tanıma yöntemleriyle tanımlanması

Intelligent data analysis of antenatal fetal data by using pattern recognition methods

  1. Tez No: 128816
  2. Yazar: NİLGÜN GÜLER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. TAHİR ŞİŞMAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Matematik, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Doppler ultrason ölçümleri, hipoksiya, diskriminant fonksiyonları, bulanık yapay sinir ağ tekniği, yapay sinir ağları, karar ağacı teknikleri: C4.5 ve SRA ix, Diskriminant analizi, Karar ağacı, Karar verme teknikleri, Temel bileşenler analizi, Örüntü tanıma, Doppler ultrasound measurements, hypoxia, discriminant functions, neurofuzzy technique, artificial neural networks, decision tree techniques: C4.5 and CART x, Discriminant analysis, Decision tree, Decision making techniques, Principal components analysis, Pattern recognition
  7. Yıl: 2002
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

ÖZET Bu çalışmada amacımız, anne karnındaki bebeğin sağlık durumunu analiz eden bir sistem tasarlamaktır. Bu amaçla umbilikal arter(UA) ve orta serebral arterden (OSA) elde edilen Doppler ultrason ölçümleriyle fetüsün sağlık durumu arasındaki ilişki incelenmiştir. Bu amaçla haftalara göre UA ve OSA'dan elde edilen pulsatilite indeksi, rezistans indeksi ve sistolik/diyastolik oran ölçümleri kullanılmıştır. Çalışmada ilk olarak temel bileşen analizi (TBA) kullanılarak, bu indislerin tek başlarına sonuca etkisi incelenmiştir. Daha sonrada doğrusal diskriminant fonksiyonu (DDF), karesel diskriminant fonksiyonu (KDF), çok katmanlı algılayıcı (ÇKA), radyal tabanlı foksiyon ağı (RTF), k-en yakın komşuluk (k-EYK), C4.5 ve SRA karar ağacı gibi zeki karar verme teknikleri fetüsün hipoksik risk değerlendirme problemine uygulanmıştır. ÇKA ile k-EYK'nin en iyi performansı verdiği gözlemlenirken C4.5 karar ağacı tekniği kolayca anlaşılabilen kural çıkarma özelliği ile dikkat çekmiştir. Son olarak fetüsün hipoksik ortamda olma riskini değerlendirmek için bulanık kural tabanlı sistem ile RTF ve ÇKA gibi veriye dayalı öğrenme stratejilerini birleştirmeye dayanan karar tekniği kullanılmıştır. Bulanık üyelik dereceleri kullanılarak fetüsün durumunun ciddiyeti değerlendirilip, doktorlar için fetüsün sağlık durumunu iyi, şüpheli ve alarm düzeyini tanımlayan kurallar çıkarılmıştır. Sonuçlar göstermektedir ki zeki veri analiz yöntemleri fetüsün sağlık durumunun takibi süresince doktorlara yardımcı bir tıbbi sistem olarak kullanılabilecektir.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT In this study, our purpose is to design a system for antepartum fetal evaluation. The task is to investigate the Doppler ultrasound measurements of umbilical artery (UA) and middle cerebral artery (MCA) to relate the health conditions of fetuses. We, thus, use the UA and MCA blood flow indices: pulsality index (PI), resistance index (RI) and systolic/diastolic ratio (S/D) in terms of weeks (week index: WI as a normalized value). First of all, we analyze the individual effects of these indices using principal component analysis (PCA). Then intelligent decision techniques such as linear discriminant functions (LDF), quadratic discriminant functions (QDF), multilayer perception (MLP), radial basis function network (RBF), k-Nearest Neighbors (k-NN) and decision trees C4.5, classification and regression trees (CART) are applied to antenatal fetal risk assessment problem. It is observed that the performances of MLP and k-NN are better but C4.5 attracts understandable diagnostic clues. Finally, we make a decision on the basis of fuzzy-rule based system combined with data- based learning strategies such as RBF and MLP networks for assessing the hypoxia suspicion. A fuzzy grade of membership is used for the evaluation of the seriousness of the situation of the fetus and the diagnostic interpretations for doctors such as good, suspicious and alarming conditions of fetus are derived. The results prove that intelligent data analysis methods are supportive medical tools for phycisians during intensive surveilance of fetuses.

Benzer Tezler

  1. Gebe masajının gebe ve fetus üzerine etkisi: Randomize kontrollü bir çalışma

    The effect of pregnant massage on pregnants and fetus: A randomized controlled trial

    YELİZ ÇAKIR KOÇAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    HemşirelikEge Üniversitesi

    Kadın Sağlığı ve Hastalıkları Hemşireliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÜMRAN SEVİL

    DOÇ. DR. AHMET METE ERGENOĞLU

  2. Multifetal redüksiyon ve selektif terminasyon yapılan olguların sonuçları

    Results of cases with multifetal reduction and selective reduction

    SEVCAN SARIKAYA

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Kadın Hastalıkları ve DoğumNecmettin Erbakan Üniversitesi

    Kadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ ACAR

  3. Anne ve baba adaylarında doğum korkusu ve prenatal bağlanmanın incelenmesi

    Examining of fear of birth and prenatal attachment in expectant mothers and fathers

    EBRU KİRAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Kadın Hastalıkları ve DoğumEge Üniversitesi

    Kadın Sağlığı ve Hastalıkları Hemşireliği Ana Bilim Dalı

    ÖĞR. GÖR. DUYGU GÜLEÇ ŞATIR

  4. Hastanede miadında canlı doğum yapan kadınların bebek doğum ağırlığı ile plasenta ağırlığı arasındaki ilişkinin incelenmesi

    Başlık çevirisi yok

    CAHİDE BEYCAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    HemşirelikEge Üniversitesi

    Hemşirelik Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AYNUR SARIHAN

  5. Makrozomik fetüsların 20-24. haftada ölçülen biyometrik değerlerinin, aktif travayda yapılan ölçümlerinin doğruluğunu ve doğum sonucunu öngörmedeki etkisi

    The effect of the biometric values of macrosomic fetuses measured at 20-24 weeks in prediction of the accuracy of the measurements made in active labor and the result of birth

    ECEM DİLAN DUMAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Kadın Hastalıkları ve DoğumSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Kadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HATİCE AKKAYA