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: 34
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
- 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
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBaşkent ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET GÜLŞEN
- Prediction of ultimate tensile strength of prestressed concrete strand using artificial neural networs
Yapay sinir ağları kullanılarak ön germeli beton demeti maksimum çekme mukavemetinin tahmini
HAYRULLAH ÖZEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET UĞRAŞ CUMA
- Yapay sinir ağlarıyla konya bölgesinde kullanıcı doğal gaz tüketim öngörüsü
Forecasting of natural gas consumption by artificial neural networks in konya region
BURCU AKIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. BURAK BARUTÇU
- Non-small cell lung cancer tumor characterisation using deep learning
Derin öğrenme yaklaşımlarıyla küçük hücreli dışı akciğer kanserinde tümör karakterizasyonu
MUSTAFA BIÇAKCI
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAbdullah Gül ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT YILMAZ
- Adaptive inverse optimal controller design for non-affine nonlinear systems using machine learning techniques
makine öğrenmesi teknikleri kullanarak doğrusal ve afin olmayan sistemler için adaptif ters optimal kontrolör tasarımı
MUHAMMET EMRE SANCI
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLAY ÖKE GÜNEL