Geri Dön

QCM-SSC sensör dizisi ile algılanan sevoflurane anestezik gaz seviyelerinin yapay sinir ağları kullanarak belirlenmesi

Detection of sevoflurane anesthetic levels using QCM-SSC sensor array and artifical neural network

  1. Tez No: 199435
  2. Yazar: BURÇAK EDİN
  3. Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. HAMDİ MELİH SARAOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Anestezi ve Reanimasyon, Biyomühendislik, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Anesthesiology and Reanimation, Bioengineering, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Anestezi Seviyesi, Elektronik Burun, QCM Sensör, Sevofluran, E-nose, Level (density) of the anesthesia, QCM sensor, Sevoflurane
  7. Yıl: 2007
  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: 81

Özet

QCM-SSC SENSÖR D Z S LE ALGILANAN SEVOFLURANE ANESTEZ K GAZSEV YELER N N YAPAY S N R AĞLARI KULLANARAK BEL RLENMESBurçak ED NElektrik Elektronik Mühendisliği, Yüksek Lisans Tezi, 2007Tez Danışmanı: Yrd. Doç. Dr. Hamdi Melih SARAOĞLUÖZETBu çalışmada, ameliyat sırasında hastada genel anestezi sağlamak amacıyla kullanılansevofluran anestetik gazına, kuvars kristal mikrobalans (Quartz Crystal Microbalance-QCM)sensör dizisi içeren elektronik burnun tepkisi araştırılmıştır. Bu tepki sonucu elde edilen datalarkullanılarak sevofluran gaz seviyesinin belirlenmesi için yapay sinir ağı (YSA) kullanılmıştır.Eğitilen ağın, anestetik ajanın seviyesini belirleyebildiği görülmüştür.Çalışmalar 104E053 nolu ?QCM-SSC Gaz Sensör Dizisi Kullanarak Tıbbi Uygulamalariçin Tanı Sistemi Tasarımı? isimli TÜB TAK Projesi ve 2004-6 nolu ?PC(PIC)-QCM TabanlıSensör Dizisi Sistemi ile Anestezi Gazlarının Gerçek Zamanlı Denetimi? isimli DumlupınarÜniversitesi Bilimsel Araştırma Projesi kapsamında gerçekleştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

DETECTION OF SEVOFLURANE ANESTHETIC LEVELS USING QCM-SSCSENSOR ARRAY AND ARTIFICAL NEURAL NETWORKBurçak EDINElectric-Electronic Engineering, M.S.Thesis, 2007Thesis Supervisor: Asist. Prof. Hamdi Melih SARAOGLUABSTRACTIn this thesis, we have examined for the response of the e-nose implemented with sensorarray of Quatrz Chrystal Microbalance (QCM). During the study, the QCM based e-nose wasused to collect sensor data, and an Artificial Neural Network (ANN) was trained with this data.After that, the trained ANN is tasted with random data. As a result, acceptable values have beenobtained.The work has been conducted in the scopes of TUBITAK Project, No: 104E053:?Diagnosing System Design for Medical Applications Using by QCM-SSC Gas Sensor Array?and Scientific Search Project of Dumlupınar University, No: 2004-6: ?Real Time Detection ofthe Anesthetic Gases by Using PC(PIC) & QCM Sensor Array?

Benzer Tezler

  1. 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

  2. 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

  3. QCM tabanlı elektronik burnun diyabet hasta nefesine verdiği tepkilerin incelenmesi

    Analysing the reactions of QCM based electronic nose to diabetics breath

    MEHMET KOÇAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDumlupınar Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HAMDİ MELİH SARAOĞLU

  4. Sentetik diyabetli nefesindeki aseton miktarının elektronik burun ve yoğunlaştırıcı kullanılarak belirlenmesi

    Determining the acetone quantity in the synthetic diabetic patient?s breath with using electronic nose and concentrater

    HATİCE ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDumlupınar Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HAMDİ MELİH SARAOĞLU

  5. 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