Geri Dön

Data mining techniques in emboli detection

Emboli tesbitinde veri madenciliği yöntemlerinin kullanımı

PDF İndir

  1. Tez No: 215934
  2. Yazar: TÜRKALP KUCUR
  3. Danışmanlar: PROF.DR. NİZAMETTİN AYDIN, YRD. DOÇ. DR. ADEM KARAHOCA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: emboli, deteksiyon, veri madenciligi, emboli, detection, data mining
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Dolasım sistemindeki kan hücrelerinden biraz daha büyükçe olan asimptomatik beyinsel emboli, transcranial Doppler ultrasound kullanılarak tespit edilebilir. Birçok durumda asimptomatik embolik sinyaller (ES) yüksek seviyedeki felç riskine isaret eder. Klinik uygulama olarak bu teknik ES deteksiyonunda güvenilir otomatik sistemin azlıgından dolayı problem olur. Hastalardan elde edilen kayıtlar saatlerce sürebilir. Spektral görüntünün analiz edilmesi zaman kaybıdır ve bu gözlemcinin yorulmasına dolayısıyla hatalara neden olur. Embolus tarafından olusturulan ES'nin kendine özgü özellikleri vardır. Bu sinyaller, kan akısı tarafından meydana getirilen sinyallerden (DS) daha büyük genlige sahiptirler ve geçici karakteristik özellik tasırlar. Bu sinyaller kısıtlı osilasyonlu sinyallerdir ve wavelet'lere benzerler. Artifakt denen prob hareketinden veya konusmadan olusan birçok AR sinyalinden farklı olarak ES tek yönlüdür ve çogunlukla akıs spektrumunda yer alır. Literatürde beyinsel emboliyi ayırmak için bir çok metod çalısılmıstır. Bu çalısmada, önceki çalısmada yapılan embolik sinyal deteksiyonu sisteminin (Aydin, et all, 2004) hassasiyeti ve dogrulugunu arttırmak için veri madenciligi teknikleri kullanılmıstır.

Özet (Çeviri)

Asymptomatic circulating cerebral emboli, which are particles bigger than blood cells, can be detected by transcranial Doppler ultrasound. In certain conditions asymptomatic embolic signals (ES) appear to be markers of increased stroke risk. A major problem with clinical implementation of the technique is the lack of a reliable automated system of ES detection. Recordings in patients may need to be hours in duration and analyzing the spectra visually is time consuming and subject to observer fatigue and error. ES, reflected by an embolus, has some distinctive characteristics. They have usually larger amplitude than the signals from normal blood flow (Doppler speckle) and show a transient characteristic. They are finite oscillating signals and resemble wavelets. Unlike many artifacts such as caused by probe movement or speech, ES are unidirectional and usually contained within the flow spectrum. A number of methods to detect cerebral emboli have been studied in the literature. In this study, data mining techniques have been used in order to increase sensitivity and specificity of an embolic signal detection system previously described by Aydin, et all, 2004.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    232722

    Data and text mining techniques on real medical data

    Gerçek tıbbi veriler üzerinde veri ve doküman madenciliği tekniklerinin uygulanması

    BURCU DEMİRDÜMEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZİYA AKTAŞ

  2. Tez No

    515234

    Pulmoner emboli klinik tanı sistemi

    Pulmonary embolism clinical support system

    ÖZLEM KARADENİZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    BiyoistatistikKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BURÇİN KURT

  3. Tez No

    243981

    Supervised techniques in data mining

    Veri madenciliğinde yönlendirilmiş teknikler

    MEHMET SEVAL KAYGULU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. ALP KUT

  4. Tez No

    751303

    Use data mining techniques to determine the evidence of ınfection with coronavirus“ Covid-19”in Iraq

    Veri madenciliği tekniklerini kullanın enfeksiyon kanıtını belirlemek Irak'ta coronavirus“Covid-19”

    RUSLAN SALIM NASEEF HAMANDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırşehir Ahi Evran Üniversitesi

    İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı

    DR. MURAT IŞIK

  5. Tez No

    283561

    Fuzzy logic and data mining techniques in evaluating of credit risks of companies

    Şirketlerin kredi talebi değerlendirilmesinde bulanık mantık yaklaşımı

    MELİS BÖLGEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    İstatistikDokuz Eylül Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EFENDİ NASİBOĞLU

Geri Dön