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, 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: 77

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. Anahtar Kelime: emboli, deteksiyon, veri madenciligi

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

    607708

    Pazarlama ve müşteri ilişkileri yönetiminde veri madenciliği uygulamaları: Pazar sepet analizinde apriori algoritmasının uygulanması

    Data mining techniques in marketi̇ng and customer relationship management: Apriori algorthm in market basket analysis

    ANIL AKSOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BURÇİN KAPLAN

  2. Tez No

    653754

    Veri madenciliği teknikleri ile sigorta satış stratejilerinin belirlenmesi

    Data mining techniques in insurance sales strategies

    SERDAR KILIÇSEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ALPER TUNGA

  3. Tez No

    888993

    Sağlık işletmelerinde veri madenciliği uygulamaları

    Data mining applications in healthcare businesses

    MURAT ÇETİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İşletmeErzincan Binali Yıldırım Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SALİH AKA

  4. Tez No

    295890

    Havayolu şirketlerinde müşteri ilişkileri yönetimini (CRM) desteklemek ve müşteri sadakatini değerlendirmek için veri madenciliğinin kullanılması

    Using data mining techniques in airline industry to support customer relationship management and to evaluate customer loyalty

    AFAN HASAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. SONGÜL ALBAYRAK

  5. Tez No

    237170

    Görsel veri madenciliği tekniklerinin kümeleme analizlerinde kullanımı ve uygulanması

    Using visual data mining techniques in clustering analysis and an application

    METİN VATANSEVER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    İstatistikYıldız Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ HAKAN BÜYÜKLÜ

Geri Dön