Geri Dön

Ekspirasyon akım volüm eğrisi ile cinsiyet, yaş ve boy kestirimi

Gender, age and height prediction with the expiration flow volume curve

PDF İndir

  1. Tez No: 380512
  2. Yazar: SEMA COŞĞUN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM YÜCEL ÖZBEK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Atatürk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Haberleşme Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 54

Özet

Solunum fonksiyon testi (SFT) akciğerler ve hava yollarına dair hastalıkların tespitinde hekimler tarafından kullanılan bir yöntemdir. Solunum yolları ile ilgili hastalıkların teşhisi, tedavisi ve takibi açısından alınan test sonuçları önemlidir. Bu sonuçlar volüm–zaman ve akım-volüm grafikleriyle görsel olarak değerlendirilebilir niteliktedir. Solunum fonksiyon testlerinden elde edilen ekspirasyon akım-volüm eğrisi kişilerin zorlu vital kapasite ölçümleriyle ilgili bilgi vermektedir.Bu tez çalışmasında solunum fonksiyon testinden elde edilen sonuçların literatürde belirtilen hastalık tespitinden farklı olarak, biyometrik kişi tanıma sistemleri için yeni bir biyometrik veri olarak kullanılabileceği gösterilmektedir. Yapılan bu çalışma kapmasında spirometrik testler sonucunda elde edilen veriler kullanılarak kişilere ait cinsiyet, yaş ve boy kestirimi makine öğrenmesi yöntemlerinden Gauss Karışım Modeli ve Destek Vektör Makineleri yardımıyla gerçekleştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

Pulmonary function test (PFT) is a method used by physicians in the detection of disease on the lungs and airways. This test is based on the measured volume of air during breathing and respiratory events based on the results to the numbers on the air flow rate depends on the volume. Respiratory-related diseases in terms of diagnosis, treatment and follow-up, it is important that test results received. These results are taken from the test device to be assessed visually with volume-time and flow-volume chart.This study made spirometric tests using numeric data obtained as a result of gender, age, height is estimated to belong to individuals with the machine learning method of Gaussian Mixture Models (GMM) and Support Vector Machines (SVM).

Geri Dön