The Probabilistic computer modelling of normal menstrual cycly
Normal adet siklusunun olasılıklı bilgisayar modellemesi
- Tez No: 23346
- Danışmanlar: PROF. DR. METİN GER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyokimya, Biochemistry
- Anahtar Kelimeler: Normal Menstrual Cycle, Computerized Analysis Programme, Band Width, Probable Day(s) of the Cycle
- Yıl: 1992
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 88
Özet
oz NORMAL ADET SİKLUSUNUN OLASILIKLI BİLGİSAYAR MODELLEMESİ KARAMETE, B.Kaan Yüksek Lisans Tezi, Mühendislik Bilimleri Anabilim Dah Tez Yöneticisi: Prof.Dr. Metin GER Şubat, 1992, 77 sayfa Yumurtlama gününün tayini, üreme teknolojisinin çalışmalarında ve döllenmenin ^egulasyonunda çok önemli bir yer teşkil eder. Bu çalışmanın amacı, bir bilgisayar programı yoluyla verilen estradiol, (E2), follikül stimüle edici hormon (FSH), lüteinleştirici hormon (LH) ve progesteron (P) parame treleriyle siklus gününün tespit edilmesidir. Bu çalışma için yumurtlama günleri olan sağlıklı 16 kadından 40 gün boyunca kan örnekleri toplanmıştır. Ra dioimmunoassay tekniği ile hormon düzeyleri tespit edilmiştir. Olasılık modeli geliştirilmiştir. Menü sistemine dayak kullanıcı için trlü kolaylıklara haiz ve en önemlisi de farklı laboratuvarlann verilerini işleyebilen bir bilgisayar modeli, olasılık modelinin uygulaması olarak yapılmıc stır. Hormon dağılımının normal olduğu doğrulanmıştır. Yumurtlama gününün en iyi şekilde tayini kullanılan bant genişliğine son derece bağlıdır. Bu değer Hacettepe Üniversitesinin labo- ratu varında ± 1.45 olarak sağlanmıştır. Anahtar kelimeler : Normal adet siklusu, bilgisayar programı, bant genişliği, olası adet günü. Bilim kodu : 620.01.03 iv
Özet (Çeviri)
ABSTRACT THE PROBABILISTIC COMPUTER MODELLING OF NORMAL MENSTRUAL CYCLE KARAMETE, B. Kaan M.S. in Engineering Sciences Supervisor: Prof.Dr. Metin GER February, 1992, 77 pages Estimation of the day of ovulation is of great significance in fertility regulation and assisted reproductive technology studies. The objective of this study is to predict the day of the cycle by given hormonal parameters such as follicle stimulating hormone (FSH), luteinizing Hormone (LH), estradiol (E2) and progesterone (P) through a computerized analysis programme. Sixteen healthy fertile women with ovulatory cycles were included in this study. Daily blood samples were collected from each subject. Radioimmunoassay was used for hormone assays. A probabilistic model is developed to estimate the day of ovulation. The algorithm of the model incorporates in the statistical aspects of the daily variations of the most commonly used hormones (FSH, LH, E2, P) for the specified database. The computer implementation of the model is a menu driven code which is flexible to accommodate the differences in the measurement procedures and variations among the laboratories. The distribution of measured values of hormones was validated to be normal. The best estimation of the ovulation day is highly dependent on the use of band width and this value has been analyized to be ± 1.45 in the laboratory of Hacettepe University. The programme with its reconfigurability enables the user to adopt it to their own laboratory data and utilize it clinically for predicting the probable day(s) of the cycle.
Benzer Tezler
- Ulaştırma problemlerinde bulanık optimizasyon
Başlık çevirisi yok
İSMAİL ÖZDABAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. COŞKUN ÖZKAN
- Makroskobik Ölçekte Elektroensefalografik Beyin Aktivitesinin Modellenmesi
Modelling of electroencephalographic brain activity on macroscopic scale
HİLMİ YANAR
Doktora
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMersin ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ HAVARE
DOÇ. DR. YURIY MISHCHENKO
- Dempster-Shafer teorisinin değerlendirme problemine uygulanması
Application of Dempster-Shafer theory to an evaluation problem
NECİBE DENİZ
- Olasılıksal sembolik motif tanıma
Probabilistic symbolic pattern recognition
OĞUZ AKBİLGİÇ
Doktora
Türkçe
2022
İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EYLEM DENİZ HOWE
- Elektrik enerji sistemlerinde güvenilirlik değerlendirmesi için kısıtlılık seçimi
Contingency selection for the reliability evaluation in the electric power systems
RAMAZAN ÇAĞLAR
Doktora
Türkçe
1999
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ. DR. AYDOĞAN ÖZDEMİR