Geri Dön

Automatic acquisition and use of multimodal medical device observations based on ISO/IEEE 11073 and HL7 standards

ISO/IEEE 11073 ve HL7 standartları ile medikal cihazı gözlemlerinin otomatik edinimi ve kullanımı

  1. Tez No: 201865
  2. Yazar: ALPER OKCAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ASUMAN DOĞAÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Medikal Cihazlar, Birlikte C¸ alı¸sabilirlik, Uzaktan Sa˘glık G¨ozlemlemesi, IEEE 11073, HL7, IHE PCD Profili, C¸ evresel Zeka, Sens¨or A˘gları, Medical Devices, Semantic Interoperability, Remote Healthcare Monitoring, IEEE 11073, HL7, IHE PCD Profile, Ambient Intelligence, Sensor Networks
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 94

Özet

Saglık servislerinin tum vatandaslara uygun maliyetlerle saglanması oldukca zordur. Ozellikle yaslı insan n¨ufusunun artısı ile birlikte kronik hastalıkların bakım maliyetleri de artmaktadır. Gunumuzde, iyilestirmeden cok onleme dayalı saglık servislerine yonelim vardır. Kronik hastalıkların tedavisi devamlı ve uzun sureli gozlem gerektirdiginden, uzaktan saglık gozlemi bu hastalıkların gozlemlenmesi ve onlenmesi icin oldukça onemlidir. Bilgisayar agları, mobil iletisim ve medikal cihaz teknolojilerindeki ilerlemelerle birlikte uzaktan saglık gozlemi de artık mumkun olmaktadır. Fakat, farklı medikal cihazların mevcut saglık sistemlerine entegrasyonu, medical cihaz gozlemlerinin ilgili uygulamalarda otomatik kullanımı acısından oldukca onemlidir. Tez calısması, farklı medikal cihaz gozlemlerinin saglık sistemlerince otomatik edinimini ve kullanımını amaclamaktadır. Medikal cihazların saglık sistemleriyle birlikte calısabilirligi hem fiziksel baglantı hem de uygulama katmanında birlikte calısabilirlik gerektirir. Bu yuzden, tez calısması hem medikal cihazları hem de mevcut saglık sistemlerini incelemektedir. Bu çalısmada ISO/IEEE 11073 ve HL7 standartlarına ba˘glı bir cozüm sunulmustur. Ayrıca bu tez calısması ile, medikal cihazlardan gelen gozlemlerin, Avrupa Komisyonu tarafından desteklenen IST-027074 SAPHIRE projesi kapsamında ger¸cekle¸stirilen akıllı sa˘glık g¨ozlemi ve karar destek sistemine otomatik entegrasyonu sa˘glanmı¸stır.

Özet (Çeviri)

The delivery of quality healthcare to all citizens at reasonable costs is an important challenge. With the increase in the aging population, the costs of managing chronic diseases increase. Today, healthcare services tend to shift from recovery to prevention. Remote healthcare monitoring is crucial for prevention and monitoring of chronic diseases since they require continuous and long-term monitoring. The advances in networking, mobile communications and medical device technologies offer a great potential to realize remote healthcare monitoring. However, seamless integration of multi-modal medical devices to the existing healthcare information systems is necessary for the automated use of medical device observations in related applications. The thesis addresses the automatic acquisition and use of multi-modal medical device observations in healthcare information systems. The interoperability of medical devices with healthcare information systems requires both physical connectivity and application level interoperability. Therefore, the thesis conceniv trates on both the medical device domain and the interoperability efforts on the existing healthcare information systems. It provides an interoperability solution based on ISO/IEEE 11073 and HL7 standards. This work is also realized the automatic acquisition and use of multi-modal medical device observations in an intelligent healthcare monitoring and decision support system which is developed as a part of the IST-027074 SAPHIRE project funded by the European Commission.

Benzer Tezler

  1. Automatic bayesian segmentation of human facial tissue using 3D MR-CT fusion by incorporating models of measurement blurring, noise and partial volume

    İnsan yüz dokularının bulanıklaşma, gürültü ve kismı hacim modelleri içeren bayesçi 3D MR-CT görüntü birleşmesi yöntemi kullanılarak otomatik bölütlenmesi

    EMRE ŞENER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Mühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERKAN MUMCUOĞLU

    DOÇ. DR. UTKU KANOĞLU

  2. Deep learning based road segmentation from multi-source and multi-scale data

    Çok kaynaklı ve çok ölçekli veriyle derin öğrenme tabanlı yol bölütlenmesi

    OZAN ÖZTÜRK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER

  3. Biyolojik işaretlerin elde edilip işlenmesi

    Biomedical signal acquisition and processing

    OSMAN OKTAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1991

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. MEHMET KORÜREK

  4. Kasaplık sığırların dijital görüntülerini kullanarak canlı ve karkas ağırlıklarının yapay sinir ağları ve regresyon yöntemleriyle tahmini

    Prediction of liveweight and carcass of slaughtering cattle by digital images, using artificial neural networks and regression methods

    CİHAN DOĞAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    ZiraatIsparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi

    Zootekni Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YALÇIN BOZKURT