Geri Dön

Noninvasive detection of stress urinary incontinence using doppler ultrasound

Stress idrar kaçırma hastalığının doppler ultrason kullanılarak girişimsel olmayan şekilde algılanması

  1. Tez No: 295542
  2. Yazar: TUFAN KADİR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SADIK KARA
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Biyomühendislik, Biyoteknoloji, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Bioengineering, Biotechnology, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Fatih Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 98

Özet

Bu tez çalışmasında,stress idrar kaçırma hastalığının alt tiplerinini sınıflandırılması için iki adet girişimsel olmayan yöntem önerilmiştir. Çalışma verileri, hastaların üreter arterinden elde edilen Doppler ultrason seslerinden elde edilmiştir. Birinci çalışmada, üretra hiper hareketliliği ve iç sfinkter yetmezliği tiplerinin spektral farklılıkları bu tiplerin sınıflandırılmasında kullanılmıştır. Spektral farklılıktan üç adet sınıflama özniteliği çıkartılmış ve bu öznitelikler destek vektör makineleri ile sınıflandırılmıştır. İkinci çalışmada Doppler ultrason seslerininnonlinear karakteristikleri kullanılmıştır. Burada işaretler önce dalgacık dönüşümü ile frekans alt bantlarına bölünmüştür. Sinyal ve elde edilen alt bantların Shannon entropi değerleri öznitelik olarak hesaplanmıştır. Temel Bileşen analizi ile öznitelik vektörünün boyutu düşürülmüştür. Yapay sinir ağları ile sınıflama gerçekleştirilmiştir. Sonuçlarıklinik bulgularla karşılaştırıldığı zaman, önerilen iki yöntemin de klinik bulgularla yüksek oranda uyumlu sonuçlar elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

In this dissertation, two noninvasive methods are proposed for classification of stress urinary incontinence sub-types. Doppler ultrasound audio recordings acquired from the urethral artery of subjects were used in these studies. In the first study, the spectral differences of the urethral hypermobility and intrinsic sphincter deficiency are analyzed. Three features are extracted and a support vector machine is employed for classification. In the second study, nonlinear characteristics of the urethral artery are used. Signal is divided into different frequency sub-bands, and the Shannon entropy of each sub-band is calculated as classification features. The size of the feature set is lowered by using the principal component and then classified by using an artificial neural network. When performances of these methods are compared, their performances are highly correlated with clinical findings.

Benzer Tezler

  1. Sol dal bloklu olguların koroner arter hastalığı tanısında miyokard perfüzyon sintigrafisi

    Myocardial perfusion scintigraphy for diagnosis of coronary arterial disease in patients with left bundle branch block

    ÖMER KENDİRLİOĞLU

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    KardiyolojiCumhuriyet Üniversitesi

    Kardiyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. İZZET TANDOĞAN

  2. Erken dönem intrakoroner stent açıklığının değerlendirilmesinde 16 kesitli bilgisayarlı tomografinin klinik kullanılabilirliği

    Clinical usefulness of 16-slice computed tomography coronary angiography in evaluation of early phase intracoronary stent patency

    SERKAN YÜKSEL

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    KardiyolojiOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Kardiyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MAHMUT ŞAHİN

  3. Koroner arter hastalığı belirtileri olan populasyonda arkuat arter kalsifikasyonu ile anjiografik saptanan koroner arter hastalığı skorunun ilişkilendirilmesi

    The correlation between arcuate artery calcification and angiographic detected coronary artery disease scores in population with symptoms of coronary artery disease

    MUSTAFA ŞENGÜL

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Kadın Hastalıkları ve Doğumİzmir Katip Çelebi Üniversitesi

    Kadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEFA KELEKÇİ

  4. Innovative computational techniques for accurate internal defect detection in trees: A stress wave tomography approach enhanced by machine learning

    Ağaçlarda iç kusurların doğru tespiti için yenilikçi hesaplamalı teknikler: Makine öğrenimi ile geliştirilmiş bir stres dalgası tomografi yaklaşımı

    ECEM NUR YILDIZCAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BURCU TUNGA

  5. Orta dereceli koroner arter lezyonlarının dobutamin stres ekokardiyografide strain değerleri ve stres sonrası kalp tipi yağ asidi bağlayıcı protein seviyeleri ile değerlendirilmesi

    Assessment of intermediate coronary artery lesions with strain imaging and heart type fatty acid binding protein levels in dobutamine stress echocardiography

    BEKİR ÇALAPKORUR

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    KardiyolojiErciyes Üniversitesi

    Kardiyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İBRAHİM ÖZDOĞRU