Tıp bilişimi ve veri madenciliği uygulamaları: EEG sinyallerindeki epileptiform aktiviteye veri madenciliği yöntemlerinin uygulanması
Medical informatics and data mining applications: Application of data mining methods into epileptiform activity in EEG signals
- Tez No: 318331
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ERDEM UÇAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Biyoistatistik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Trakya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 130
Özet
İnsanoğlunun ilk var olduğu günlerden bu yana tıp bilimi çok hızlı bir şekilde gelişimi sürdürmektedir. Her geçen yıl hem teşhis hem de tedavi alanlarında çok başarılı sistemler geliştirildiği görülmektedir. Özellikle günümüzde bilişim sistemlerinin de kullanılmasıyla hastane bilgi istemleri ve klinik bilgi sistemleri, tıbbi görüntüleme ve sinyal analizi, tıbbi karar destek, nöro bilimler gibi alanlarda çok başarılı olunduğu herkesçe bilinmektedir. Tıp bilişimi de yukarıda saydığımız alanlarda tıp ve bilişim alanlarını harmanlayarak her iki alanda da çalışmak isteyen araştırmacı ve akademisyenleri yepyeni bir çalışma sahası ortaya koymuştur.Bu çalışmada, tıp bilişiminin bir alt kolu olan tıbbi görüntü ve sinyal analizi alanı ele alınmıştır. Elektroansefalografi (EEG) cihazlarından almış olduğumuz veriler kendi geliştirdiğimiz yazılım sayesinde analiz edilip, ayrık fourier ve dalgacık dönüşümüne tabi tutulmuştur. Diğer yapılan çalışmalardan ayrı olarak 19 kanallı 30 dakikalık rutin çekimler sonucu elde edilen veriler kullanılmış olup bu veri setine uygun öznitelik parametreleri seçilmiştir. Verilerin veri madenciliği sürecinde öznitelik parametrelerine karşılık gelen öznitelik değerleri hesaplanmıştır. Ardından veriler üzerinde çeşitli sınıflandırma algoritmaları uygulanarak; bu algoritmaların yüksek doğruluk oranı ile epileptik aktiviteyi teşhis edenleri belirlenmiştir. Böylece nöroloji uzmanlarının ileride epileptik aktiviteyi belirlemede teşhis süresini ve teşhisin doğruluğunu artıracak bir model oluşturulmaya çalışılmıştır.
Özet (Çeviri)
Since the first days when human beings have a very fast development of medical science continues. With each passing year, both systems are very successful in the areas of diagnosis and treatment are developed. Prompts the use of information systems, particularly in our hospital and clinical information systems, medical imaging and signal analysis, medical decision support, we were very successful in areas such as neuro sciences known to all. The above-mentioned areas in the fields of medicine, medical informatics and informatics researchers and academics who want to work in both areas by blending a whole new field of study has revealed.In this study, medical informatics and a lower arm of the medical image signal analysis area is considered. Electroencephalography (EEG) devices have received data will be analyzed through their own developed software, were subjected to discrete Fourier and wavelet transform. Other studies conducted in a separate 19 channels of 30 minutes has been used routinely in this data set-ups of the data from the appropriate attribute parameters chosen. Attribute data, data mining process parameters corresponding to the calculated attribute values. Then the various classification algorithms on the data with the application of these algorithms to diagnose epileptic activity was determined with high accuracy. Thus, the epileptic activity in the neurology experts in determining the future of a model to increase the accuracy of the diagnosis time and attempted to establish the diagnosis.
Benzer Tezler
- Data mining applications for sustainable medical systems: A study on diabetes
Sürdürülebilir tıbbı sistemler için veri madenciliği uygulamaları: Diyabet üzerine bir çalışma
ÖZGE ÖZYAZAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SENİYE ÜMİT FIRAT
- MR spektroskopi temelli beyin tümörü teşhisinde veri madenciliği uygulamaları
Applications of data mining in MR spectroscopy based brain tumor diagnosis
SİNAN ALTUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET ALKAN
- Veri madenciliği uygulamaları için yeni bir arayüz tasarımı
A new interface design for data mining applications
YUSUF ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MURAT KARABATAK
- Veri tabanlarında bilgi keşfi ve veri madenciliği -sağlık sektöründe uygulama-
Knowledge discovery in databases and data mining -an application on health care sector-
ABDULKADİR ÖZDEMİR
- Veri madenciliği teknikleri ile üstün yetenekli öğrencilerin ilgi alanlarının analizi
Analysis of gifted students' interest areas using data mining techniques
ÖZGÜN ÇÖLLÜOĞLU GÜLEN
Doktora
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELÇUK ÖZDEMİR