Geri Dön

QCM tabanlı elektronik burnun diyabet hasta nefesine verdiği tepkilerin incelenmesi

Analysing the reactions of QCM based electronic nose to diabetics breath

  1. Tez No: 178768
  2. Yazar: MEHMET KOÇAN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HAMDİ MELİH SARAOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Elektronik Burun, Diyabet, Nefes, QCM Sensör, Yoğunlaştırıcı, Electronic Nose, Diabetes, Breath, QCM Sensor, Concentrator
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Dumlupınar Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 51

Özet

Bu çalışmada, QCM tabanlı Elektronik Burnun diyabet hasta nefesine verdiği tepkiler incelenerek diyabet hastalarının nefesindeki aseton ile kan şekeri değerinin belirlenmesi hedeflenmiştir. İnsan nefesindeki aseton konsantrasyonu 0,1-10 ppm gibi çok düşük seviyelerdedir. Düşük seviyedeki aseton konsantrasyonun sensörlerce algılanabilmesi için uçucu organik bileşiklerin yoğunlaştırılması gerekmektedir. Bu nedenle, deney düzeneğinde kimyasal absorban malzeme içeren yoğunlaştırıcı kullanılmıştır. Bu sayede, düşük konsantrasyonlu aseton içeren nefes örnekleri yoğunlaştırıcıda tutularak yüksek konsantrasyon elde edilip Elektronik Buruna verilmiştir.Çalışmada QCM sensör verileri ile kan şekeri ve %HbAC değerleri karşılaştırılmıştır. Kan şekeri değeri Yapay Sinir Ağına uygulandığında minimum hata oranı %20,13 iken %HbAC değeri uygulandığında ise hata oranı minimum %13,76 olarak elde edilmiştir. Bunun sebebi, %HbAC parametresi ölçümünde belirleyici olan kandaki glikohemoglobin ömrünün 3,5-4 ay gibi uzun bir süre olması ve kararlılığının fazla olmasıdır.Bu çalışma, 104E053 nolu TÜBİTAK Projesi (QCM-SSC Gaz Sensör Dizisi Kullanarak Tıbbi Uygulamalar için Tanı Sistemi Tasarımı) kapsamında gerçekleştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

In this study, it is aimed to determine the glycemia (blood sugar) level of the diabetics by analyzing the acetone participated in their breath (exhalation) with the help of QCM based Electronic Nose. The level of acetone concentration in humans? breath is as low as 0,1-10 ppm. In order low level acetone concentration to be sensed by the sensors, it is needed to concentrate the volatile organic compounds. Thus, a condenser containing chemical absorbent ingredients is used in the experiment mechanism. Thanks to this, high concentration is gained by detaining the breath sample that is carrying low acetone concentration within the condenser.The QCM sensor data is compared against glycemia (blood sugar) and the %HbAC data in the study. While the minimum error rate is 20,13% when the glycemia value is applied to Artificial Neural Network, it is 13,76% when %HbAC value is applied. This is resulted from the fact that the life-span of glikohemoglobin which is an identifier when defining the % HbAC parameter, is as long as 3,5-4 months and has a high level of stability.The work has been conducted in the scope of TUBITAK Project, No: 104E053: (Diagnosing System Design for Medical Applications Using by QCM-SSC Gas Sensor Array).

Benzer Tezler

  1. İnsan nefesinden kandaki glikoz ve HbA1c değerlerinin elektronik burun kullanılarak belirlenmesi

    Determination of glucose and HbA1c values in blood from human breath by using electronic nose

    ALİ OSMAN SELVİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDumlupınar Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HAMDİ MELİH SARAOĞLU

  2. QCM-SSC gaz sensör dizisi kullanarak insan nefesinden diyabet tanısı

    Diagnosing diabetes mellitus from human breath odor using by QCM-SSC gas seansor array

    NAZMİ ÇAKMAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDumlupınar Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. HAMDİ MELİH SARAOĞLU

  3. Nefes kokusundan diyabet tanısı için QCM tabanlı sistem tasarımı

    Design of QCM-based system for diagnosing of diabetes

    PINAR TEKBIYIK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    BiyomühendislikDumlupınar Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HAMDİ MELİH SARAOĞLU

  4. QCM tabanlı sensör dizisiyle sıvı algılama sistem tasarımının gömülü sistemlerle gerçekleştirilmesi

    Design a liquid sensor system based on QCM sensor array by using embedded systems

    FIRAT AYDEMİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDumlupınar Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ALİ EBEOĞLU

  5. System design for QCM based biosensor

    QCM tabanlı biosensör için sistem tasarımı

    SAİBE DEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. GÜNHAN DÜNDAR

    DR. ÖĞR. ÜYESİ OKAN ZAFER BATUR