Bulanık mantık algoritması ile beyin travma derecesinin incelenmesi
Detection traumatic brain injuries using fuzzy logic algorithm
- Tez No: 155795
- Danışmanlar: PROF.DR. İNAN GÜLER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Teknik Eğitim, Computer Engineering and Computer Science and Control, Technical Education
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2004
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 104
Özet
Bu çalışmada, elektroansefalografi (EEG) ve travma puanlarından (TP) sağlanan verilerin bulanık mantık algoritmasında kullanılmasıyla travmatik beyin yaralanmasının (TBY) derecesini belirleyecek sistemin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Değişik yaş ve cinsiyetlerdeki TBY Mı 26 hastadan elde edilen verilerin göz önünde tutulduğu çalışmada, sağlıklı 5 kişi kontrol grubu olarak değerlendirilmiştir. Bulanıklaştırma aşamasında, giriş verisi olarak TP ve EEG verileri dikkate alınmıştır. Yamuk şeklindeki bulanık üyelik fonksiyonunun tercih edildiği çalışma sonuçlarının doğruluğu, EEG, TP ve Bilgisayarlı Tomografi (BT) verileri kullanılarak karar veren hekimin teşhis sonuçlarıyla karşılaştırılmıştır. Kontrol grubunda, hekim teşhisinin, bulanık mantık sisteminin sonuçlarıyla aynı olduğu saptanmıştır. Genel olarak, bulanık mantığın ve hekimin teşhis sonuçları 486 EEG kanal bilgisinin 439'u için aynı sonuçları ortaya koymuştur (%90,33). İstatistiksel analiz sonucunda da, bulanık mantık ve hekim teşhisleri arasında anlamlı bir ilişkinin olduğu görülmüştür (x2=806,428, p
Özet (Çeviri)
The aim of this study is to develop a diagnostic system to detect the severity of Traumatic Brain Injuries (TBY) using fuzzy logic with data obtained from EEG and Trauma Scores (TP). In the present study, data from 26 patients with TBY in varying age and gender were used. A control group of 5 healthy people were subjected to examination. Input data in fuzzification was TP and EEG data. A trapezoid shape was preferred to define fuzzy membership functions. The accuracy of the system is verified comparing to physicians' decision which uses conventional data from EEG, TP and/or BT. Findings of physician with compared outputs of fuzzy logic. The control group was found healthy from conventional physician examination and fuzzy logic process. In general, decisions of physician and outputs of fuzzy logic were the same for 439 out of 486 EEG channel data (90.33 %). The statistical analysis showed a significant relationship between fuzzy logic and physician's findings (x2=806,428, p
Benzer Tezler
- Saklı Markov model tabanlı sınıflandırıcıların geliştirilemesi
Improvement of hidden Markov model based classifiers
HARUN UĞUZ
Doktora
Türkçe
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ARSLAN
- Beyinde üretilen yöne bağlı EEG sinyallerinin öznitelik çıkarımı yardımıyla sınıflandırılması
Classification of EEG signals occured in the brain under the imagination of the directions with the help of feature extraction
MUHAMMET SERDAR BAŞÇIL
Doktora
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AHMET YAHYA TEŞNELİ
- Yapay zeka metotlarının bir sınıflandırma probleminde karşılaştırılması
Comparison of artificial intelligience methods for a classification problem
NİLGÜN ŞENGÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLTEKİN ÖZDEMİR
- Akıllı şebekelerde yük yönetimi ve yük tahmini
Load forecasting and load management in smart grid
MEHMET ŞEFİK ÜNEY
Doktora
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NURETTİN ÇETİNKAYA
- Bulanık mantık ile belirlenmiş öğrenme stillerine dayalı öğrenme ortamlarının öğrencilerin başarı ve tutumlarına etkisi
The effect of learning environment based learning styles determined by fuzzy logic to students? achievement and attitude
OĞUZHAN ÖZDEMİR
Doktora
Türkçe
2009
Eğitim ve ÖğretimFırat ÜniversitesiEğitim Bilimleri Bölümü
YRD. DOÇ. İBRAHİM YAŞAR KAZU