Yapay sinir ağları (YSA) kullanılarak non-obstrüktif azospermik erkeklerde testiküler sperm ekstraksiyonu sonuçlarının değerlendirilmesi
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 165107
- Danışmanlar: PROF.DR. HASAN BİRİ
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Üroloji, Urology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Tıp Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Üroloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
7.0ZET Bu retrospektif çalışmada, Şubat 2001 -Mayıs 2005 tarihleri arasında Gazi Üniversitesi Üroloji Kliniği ve Tüp Bebek Merkezinde TESE uygunlamış en az 1 yıldır infertilitesi olan toplam 177 non-obstrüktif azospermik olguda, yaş, testiküler hacim, endokrinolojik datalar, Y kromozomu mikrodelesyonu, varikosel varlığı ve histopatolojik patern gibi 9 adet değişken kullanılarak TESE sonuçlarının YSA ile değerlendirimi amaçlanmıştır. TESE ile canlı matür sperm elde etme başarısı %58,7 oranında saptanmıştır (n=104). Eğitim sırasında olguların tümünün geliştirilen YSA yapısıyla öğrenildiği görülmüştür. YSA tarafından rastgele seçilen 25 test olgusunda, sadece preoperatif verilerin sonuçlan ile patoloji de içeren tüm verilerin sonuçlan ayn ayrı dört farklı algoritmanın ortaya koyduğu sonuçlar ile karşılaştırılmıştır. Sonuçlar sperm bulunup bulunmamasına göre değerlendirilmiştir. Sonuçta gözlenen, YSA'nın TESE sonucu için doğru tahmin yapmasındaki %48-%68 başarısı, patoloji neticelerinin varlığında %80-86'ya yükselmektedir. YSA kullanılarak TESE sonucu için saptanabilecek en dikkat çekici prediktif faktörün, hata payı da göz önüne alınarak testis patolojisi olduğu düşünülmektedir. Ek olarak, YSA kullanımının, özellikle tekrarlayan TESE'lerde maliyeti azaltmak, araştırmalar için zaman sürecini kısıltmak, komplikasyonların önüne geçmek, uygun hastalan seçmek için klinisyenler açısından çok kullanışlı olabilir. 31
Özet (Çeviri)
Özet çevirisi mevcut değil.
Benzer Tezler
- Kalp seslerinin analizi ve yapay sinir ağları ile sınıflandırılması
Analysis of heart sounds and classification of by using artificial neural networks
ÖZGÜR SAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ZÜMRAY DOKUR ÖLMEZ
- Tıbbi görüntü işleme ile akciğer grafisinde COVID-19 pozitif tespiti için veri madenciliği ve derin öğrenme yöntemlerinin performanslarının incelenmesi
Investigation of the performance of data mining and deep learning methods for COVID-19 positive detection in lung graph with medical image processing
FATMA GÜL KURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
BiyoistatistikHacettepe ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. JALE KARAKAYA KARABULUT
- Sikloartan grubu sapogenollerden hareketle potansiyel sitotoksik etkinliği yüksek moleküllerin hazırlanması
Preparation of potentially cytotoxic molecules from cycloastragenol type sapogenols
İSMAİL HAKKI AKGÜN
Doktora
Türkçe
2014
KimyaEge ÜniversitesiBiyomühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERDAL BEDİR
PROF. DR. ERÇİN ERCİYAS
- Power allocation for cooperative NOMA systems based on adaptive-neuro fuzzy inference system
Uyarlanabilir nöro bulanık çıkarım sistemine dayalı işbirlikli NOMA sistemleri için güç tahsisi
MELİKE NUR ÜÇBAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN
- ARIMA ve yapay sinir ağları (YSA) kullanılarak hibrit tahmin modeli geliştirilmesi
Development of a hybrid forecasting model using ARIMA and artificial neural networks(ANN)
AHMET ADİL ATEŞONĞUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
İstatistikBaşkent ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET GÜLŞEN