Geri Dön

Makine öğrenmesi tabanlı bir uzman sistem tasarımı

Machine learning based an expert system design

  1. Tez No: 304654
  2. Yazar: ADNAN FATİH KOCAMAZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MURAT DİKMENGİL, YRD. DOÇ. DR. ERDEM UÇAR
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: GPRS, makine öğrenmesi, Puls oksimetre, Tele tıp, GPRS, Machine Learning, Pulse Oksimeter, Tele medicine
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Trakya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 137

Özet

Bilişim sözcüğü, bilgi ve iletişim sözcüklerinden türetilmiştir ve bilginin anlamlı bir formatta dolaşımını ve paylaşımını ifade etmektedir. Bilişim alanları içerisinde yer alan tıp Bilişimi ise son yılların en popüler bilim uygulama alanları arasında yer almaktadır.Yapılan bir araştırmaya göre ev bilgisayarlarında en belirgin artış sıralamasında Türkiye ilk beşe girmektedir. İnternet kullanımı açısından Türkiye, ülke bazında en hızlı gelişen ülkelerdendir. İnternet hayatın her alanına girdiği gibi tıp alanına da girmiştir. Tele tıp uygulamaları ile hastaların tıbbi görüntüleri ve laboratuar analizleri gibi anlık olmayan veriler dijital olarak saklanabildiği gibi uzak mesafelere de gönderilmesi mümkün kılınmıştır.Bu tezde bir kişiden alınan çeşitli yaşamsal veri ve parametrelerin GPRS teknolojisi aracılığı ile sunucuya gönderilmesi ve gönderilen verinin makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak değerlendirilmesi ile uzman bir sistem tasarımı gerçekleştirilmesi hedeflenmiştir.Tasarlanan sistem iki kısımdan oluşmaktadır. Birinci kısım veri toplama ve iletim cihazıdır. Bu cihazın amacı verileri bir sensör, dönüştürücü ile veya sensör modülleri ile elde edilen analog verileri elektronik filtre işleminden geçirilmesi, bu verilerin dijital forma dönüştürülmesi, sunucuya belirli bir formatta, güvenli, veri kaybına izen vermeyecek veri transfer oranı ile iletilmesini sağlamaktır. Bu konuda en öenmli işlem verinin gürültülerden arındırılarak gerçek analog verinin elde edilmesi ve sonrasında ise ADC yöntemleri ile dijital forma dönüşebilmesidir.Bu dönüşümden sonra dijital formdaki verilerin veri kaybı yaşanmadan toplanmasına ve GPRS teknolojisi ile internet üzerinden sunucu tarafında çalışan yazılıma iletmesi işlemi gerçekleştirilir. Böylece kişi her an gözlem altında tutulabilecektir. Bu işlem kişinin haftanın belli günlerinde değil, heryerde ve devamlı gözlem altında tutulmasına izin verecektir. Kişinin izlenmesi için klinik ortamda olması gerekmeyecektir.İkinci kısımda ise gelen veri ve parametreler sunucu tarafında veri tabanına kaydedilir. Kaydedilen verileriler uzman onayı ile ?makine öğrenmesi? yöntemi için eğitim verisi olarak kullanmaya izin verilir. Eğitim verileri ile sunucu yazılımı, uzman bir kişinin karar vermesine gerek kalmadan kişinin durumunu ?kritik?, ?normal? gibi değerlerle sınıflandırabilir. Bu sınıflandırmanın doğruluğu kullanılan eğitim verilerinin miktarına, kullanılan makine öğrenmesi algoritmasının çeşidine göre farklılık gösterebilir. Bu sayede ?kritik? olarak sınıflandırılan durumlarında kişiye hızlı müdahale imkânı sağlanmış olacaktır.Bu tez çalışması örnek bir uygulama alanı olarak nabız, kandaki oksijen saturasyonu, sinyal kalitesi, sinyal genliği gibi parametrik değerler ve pletismogram işaretleri gibi yaşamsal değerlerin sürekli izlenme ve analizi için uygulanması hedeflenmiştir. Kalbin korunması için bu parametrelerinin sürekli izlenmesi ve kaydedilmesi önem arz etmektedir. Fakat bu işlemlerin klinik ortamda izleme ve kaydetme cihazları ile yapılmaları gerekmektedir. Bu ise hastanın sadece haftanın belli günlerinde değil devamlı ve her ortamda takip etmeye izin verir.Örnek çalışmanın kalp pletismogram veri ve parametreleri üzerinde gösterilmesinin nedeni; kalbin korunması için bu parametrelerinin sürekli izlenmesi ve kaydedilmesi önem arz etmesidir. Fakat bu işlemlerin klinik ortamda izleme ve kaydetme cihazları ile yapılmaları gerekmektedir. Bu ise kişinin heran, devamlı ve her ortamda değil sadece haftanın belli günlerinde takip edilmesine izin verir.

Özet (Çeviri)

The Turkish word ?bilişim? is derived from the words ?bilgi? (information) and ?iletişim? (communication) and it denotes the sharing and circulation of information in a meaningful format. Medical informatics, which is one of the fields of informatics, is among the most popular scientific application areas in the recent years.According to a survey, Turkey is on the top five in terms of most significant increase in home computer use. Turkey is one of the fastest growing countries in internet usage. As it has entered into all areas of life, internet has also taken its place in the medical field. With Tele-medicine applications, laboratory analysis of medical images and patients non-instant data can be stored digitally and can be sent over long distances.The aim of this thesis is to send the vital data and parameters taken from a person to the server via the GPRS technology and to design an expert system based on evaluations using machine learning algorithms.The designed system consists of two parts. The first part is a device for data collection and transmission. This device is intended to apply an electronic filtering process to analog data acquired by means of a sensor, a transducer or a sensor module and to transform the data into a digital form and allow for the transmission of the data to the server in a specific form, safely and with enough baud rates without data loss. The most important process of this operation is to acquire real analog data by filtering out the noise and transform the data into a digital form with ADC methods.After this transformation, the data is collected in digital form without any loss and is sent to the software running in the server via internet using GPRS technology. The patient can be kept under control any time in this way. This process allows the patient to be followed continuously and everywhere, not only on the certain days of the week. The patient need not be in the clinic in order to be monitored.The second part of the system records the coming data and parameters in the database in the server. The data serves as ?training data? for the“machine learning”algorithms. The selected algorithm learn a classifier using the training data, which will allow for the classification of the patient status as ?critical?, ?normal? etc. with no expert intervention. Thus, the situations classified as ?critical? can be intervened quickly.In this thesis, the application area is chosen to include cases concerning oxygen saturation, heart frequency, signal quality, signal amplification and data like pletismogram signals. Continuous monitoring and recording of these parameters are of vital significance for the protection of the heart. However, this process must be made in the clinical environment with monitoring and recording devices. Further, this process allows the patient to be followed continuously, anywhere and anytime.The reason for the application of the sample work on the heart pletismogram data and parameters is that it is important to continuously monitor and record these data and parameters for protecting the heart. Hence, the patient shall not be held under observation at all times and it shall not be necessary to follow the patient in a clinical environment.

Benzer Tezler

  1. Parkinson hastalarında motor semptom şiddetine göre ilaç dozajının ve dozaj-motor semptom etkisinin makine öğrenmesi ile belirlenmesi

    Determining medication dosage and the effect of dosage on motor symptoms based on the severity of motor symptoms in Parkinson's patients using machine learning

    EMİN AĞRALİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilim ve TeknolojiFırat Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ÇAVAŞ

  2. Design of a soil texture analysis device based on ultrasound sensors and machine learning methods

    Ultrases sensörleri ve makine öğrenmesi tabanlı toprak doku analiz cihazı tasarımı

    EMRE KILINÇ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UMUT ORHAN

  3. Makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak çocukluk çağı dikkat eksikliği ve hiperaktivite bozukluğunun tahmin edilmesine yönelik uzman sistem tasarımı

    Expert system design for the prediction of attention deficit and hyperactivity disorder in childhood using machine learning techniques

    HANİFE GÖKER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAKAN TEKEDERE

  4. Elektrikli otobüslerde çizge tabanlı öznitelik seçimi ve makine öğrenmesi ile kestirimci bakım

    Predictive maintanance with graph based feature selection & machine learning in electrical busses

    AYŞE IRMAK ERÇEVİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET MURAT ÖZBAYOĞLU

  5. Human factor based advanced driver-assistance system (ADAS) design for electric vehicle

    Elektrikli araç için insan faktörü tabanlı gelişmiş sürücü yardım sistemi (ADAS) tasarımı

    DAĞHAN DOĞAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OVSANNA SETA ESTRADA