Geri Dön

Transcranial doppler işaretlerinin yapay zeka ortamında sınıflandırılması

Classification of transcranial doppler signals in artificial intelligence environment

  1. Tez No: 165962
  2. Yazar: UÇMAN ERGÜN
  3. Danışmanlar: PROF.DR. İNAN GÜLER, Y.DOÇ.DR. FIRAT HARDALAÇ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Teknik Eğitim, Electrical and Electronics Engineering, Technical Education
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 85

Özet

TRANSCRANIAL DOPPLER İŞARETLERİNİN YAPAY ZEKA ORTAMINDA SINIFLANDIRILMASI (Doktora Tezi) Uçman ERGÜN GAZÎ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Şubat 2005 ÖZET Beyin arterlerindeki kan akışını inceleyerek arterlerdeki daralma ve tıkanıklıkların teşhis edilmesi amacıyla kullanılan transcranial Doppler inceleme yöntemi, hastaya direkt müdahalede bulunulmadığı için angiografî ve magnetik rezonansa alternatif bir yöntemdir. Bununla birlikte, transcranial Doppler işaretlerinin uzman doktorlarca tam olarak yorumlanamaması kliniklerde yoğun ve etkili şekilde kullanımını engellemektedir. Transcranial Doppler işaretlerini daha başarılı ve hızlı bir şekilde yorumlayabilmek için beyin arterlerinden (orta ve ön) alman transcranial Doppler işaretleri sayısal ortamda işlenerek spektral analizleri yapılmıştır. Bu spektral analiz sonucu durağanlaştırılan transcranial Doppler işaretlerinden elde edilen Doppler hız parametreleri lojistik regresyon ve sinir ağı modellerine uygulanıp eğitilmeye çalışılmıştır. Daha önceden uzman radyologlarca (darlık ve tıkanıklık açısından) sınıflandırılan bu verilerin lojistik regresyon ve ileri beslemeli geri yayılımlı sinir ağları tarafından doğru sınıflandırılması gerçekleştirilmiştir. Sinir ağı yapısının transcranial Doppler işaretlerini daha başardı bir şekilde sınıflandırılabilmesi için genetik algoritma kullanılarak optimize edilmesi amacıyla“Genetik Algoritma ve Sinir Ağı”yöntemi geliştirilmiştir. Hem sinir ağı girişlerinin seçilmesi hem de ağ parametrelerinin optimize edilmesi genetik algoritma tarafından gerçekleştirilerek geleneksel sinir ağlarına oranla daha yüksek bir sınıflama performansı elde edilmiştir. Üstelik sinir ağının girişine uygulanacaktranscranial Doppler verilerinin genetik algoritma ile seçilerek azaltılması sonucu giriş katmanında ve gizli katman/larda kullanılacak nöron sayısı da azaltılmaktadır. Bu sayede Doppler verilerinin sınıflandırılması daha az karmaşık sinir ağı yapıları ile gerçekleştirilmekte ve işlem yükü ve zamanı azalmaktadır. Bilim Kodu : 626.06.01 Anahtar Kelimeler : Transcranial Doppler, Hızlı Fourier Dönüşümü, Spektral analiz, Sinir ağı, Çok katmanlı algılayıcı, Geri yayılım, Genetik algoritma Sayfa Adedi : 75 Tez Yöneticileri : Prof. Dr. İnan GÜLER Yrd. Doç. Dr. Fırat HARDALAÇ

Özet (Çeviri)

Ill CLASSIFICATION OF TRANSCRANIAL DOPPLER SIGNALS IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE ENVIRONMENT (Ph. D. Thesis) Uçman ERGÜN GAZI UNIVERSITY INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY February 2005 ABSTRACT Transcranial Doppler examination technique, which being used in diagnosis of stenosis and occlusion of arteries by measuring the blood flow velocities in the brain arteries, is an alternative non-invasive diagnosis method in comparison with angiography and magnetic resonance methods. However, expert medical staff's enabling to interpret trancranial Doppler signals properly prevents its usage in the clinics more effectively and widely. The spectral analysis of transcranial Doppler signals obtained from brain arteries (middle and anterior) have been carried out for better and faster interpretation. The Doppler velocity parameters found as the result of spectral analysis are applied to logistic regression and neural network models as independent / input variables and tried to have learnt. By this method the data which have been previously classified by the expert radiologists (in terms of stenosis or occlusion) now been classified properly and more accurately by logistic regression and feed forward back propagation neural networks. The“Genetic Algorithm and Neural Network”method is developed to optimize the genetic algorithm used in better classification of transcranial Doppler signals by neural network structure. More efficient classification performance in comparison with the traditional neural networks is obtained by both selecting neural network inputs and the optimization of network parameters by genetic algorithm.IV Furthermore, the numbers of neurons to be used in input level and hidden level(s) are decreased as result of decreasing transcranial Doppler data applied in neural network inputs as selecting the data by genetic algorithm. This method allows the classification of Doppler signals performed in simpler neural network structures and both the processing load and time decreases. Science Code Key Words Page Number Advisers : 626.06.01 : Transcranial Doppler, Fast fourier transform, Spektral analysis, Neural network, Multilayer perceptron, Back propagation, Genetic algorithm :75 : Prof. Dr. İnan GÜLER Yrd. Doç. Dr. Fırat HARDALAÇ

Benzer Tezler

  1. Tez No

    178798

    Doppler işaretlerinin kaotik ölçütlerle sınıflandırılması

    Classification of doppler signals with chaotic measures

    ALİ ÖZTÜRK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET ARSLAN

  2. Tez No

    608860

    Kafa travmalı olgularda transkranial dopplerultrasonografi ve intrakranial basınçmonitörizasyonunun dekompresif kraniektomiendikasyonunda ve takibinde ilişkisi

    Transcranial doppler in patients with head traumaultrasonography and intracranial pressuredecompressive craniectomy of monitorizationrelationship in indication and follow-up

    RAMAZAN SARI

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    NöroşirürjiSağlık Bakanlığı

    Beyin ve Sinir Cerrahisi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İLHAN ELMACI

    DOÇ. DR. MELEK GÜRA ÇELİK

  3. Tez No

    421988

    Parkinson hastalığında vaskuler otonom disfonksiyonun tilt testi esnasında transkranial doppler ile gösterilmesi ve diğer non-motor ve motor semptomlarla birlikteliğinin değerlendirilmesi

    Transcranial doppler ultrasonographic evaluation of vascular autonomic dysfunction during passive tilting in patients with parkinson's disease and association with other non-motor and motor symptoms

    KERİM HAKAN ÖZEN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    NörolojiAkdeniz Üniversitesi

    Nöroloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SİBEL ÖZKAYNAK

  4. Tez No

    703632

    Talasemi ve orak hücre anemili hastalarda transkraniyal doppler ultrasonografi

    Transcranial doppler utrasonography in thalassemia and sickle cell anemia

    SEVIL JALILOVA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Hematolojiİstanbul Üniversitesi

    Pediatrik Temel Bilimler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEYNEP KARAKAŞ

  5. Tez No

    314501

    Orak hücre anemili hastalarda transkraniyal doppler incelemesi

    Transcranial doppler in sickle cell anemia

    SEDA NİDA KARAKÜÇÜK

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Radyoloji ve Nükleer TıpÇukurova Üniversitesi

    Radyodiagnostik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SÜREYYA SOYUPAK

Geri Dön