The detection of non-seizure and seziure EEG condition with curve length method
Normal ve inme EEG durumlarının eğri uzunluk analiz metoduyla tespit edilmesi
- Tez No: 382693
- Danışmanlar: PROF. DR. SADIK KARA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyomühendislik, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Nöroloji, Bioengineering, Electrical and Electronics Engineering, Neurology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Fatih Üniversitesi
- Enstitü: Biyo-Medikal Mühendislik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Dünyada yaklaşık 50 milyon üzerinde Epilepsi hastalığından etkilenen hasta sayısının olduğu tahmin edilmektedir Beyin hücrelerinde geçici anormal elektrik yayılması sonucu ortaya çıkan klinik bulgu nöbet olarak tanımlanmaktadır. Epilepsi birden çok inmelerin aniden ortaya çıkması şeklinde tanımlanmakta olup dikkat dağınıklığı vey a tüm vücüt tutulamsı gibi semptomların görülmesine neden olmaktadır. Klinik veya EEG verilerine göre Epilepsi Genel vey Kısmı olarak iki gruba ayrılabilmektedir. Inmeli EEG ve normal EEG'nin tespiti Epilepsi çalışmalarında önemli rol oynamaktadır Normal ve İnme EEG durumlarının tespiti Birçok yöntemle yapılabilmektedir. Eğri analizi yöntemi sinyalin belirlenen zaman dilimindeki eğri uzunluklarını hesaplamaktadır. EEG sinyallleri frekansa ve genliğe bağlı olduğundan yöntem sinyaldeki değişimleri kolayca tespit edebilmektedir. Bu tezin ana fikri eğri analizi metoduyla Normal ve İnme EEG durumlarının tespitini yapmaktır.
Özet (Çeviri)
Around 50 million of people world poplulation affected by Epilepsy which characterized by recurrent seizures A seizure is an abrupt, impermanent aberration in the brain's electrical activity that produces disruptive symptoms. This symptoms can be lapse in attention or whole body convolution. According to the Clinic and EEG data, Seizures can either be generalized or partial. Detection of Non-seizure, and Seizure condition of EEG data take an important role for understanding the behavior of disease. The best solution for this is EEG signals from patients should be processed. Curve length analysis method which calculate the total length of given time interval. During seizure, because of EEG data depend on both frequency and amplitude, both ampliute and frequency will affected. So total length of curve between given interval will definetly different from non eizure part.
Benzer Tezler
- Destek vektör makineleri yardımıyla invaziv EEG verilerinden epileptik nöbet tahmini
Epileptic seizure prediction from invasive EEG signals using support vector machines
FIRAT DUMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMustafa Kemal ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ESEN YILDIRIM
- Epilepsy seizure detection in eeg signals using wavelet transforms and support vector machines
Dalgacık dönüşümü ve destek vektör makineleri kullanarak epilepsi nöbeti tanıma
AWIN MAHMOOD SALEEM
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AHMET ÇINAR
- Nörolojik krizlerden epilepsi nöbetinin kestirimi
Prediction of epilepsy seizures from neurological crises
SÜLEYMAN DAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBatman ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NECMETTİN SEZGİN
- İstanbul Üniversitesi Cerrahpaşa Tıp fakültesi video-EEG monitorizasyon ünitesinde incelenen hastaların retrospektif olarak epidemiyolojik değerlendirilmesi
Patients WHO were hospitalized in the video-EEG unit of İstanbul University Cerrahpasa Medical Faculty retrospectively analyzed for epidemiological purpose
AZAR MAMMADOV
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2019
Nörolojiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaNöroloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEHER NAZ YENİ
- Nonlinear dynamic analysis of eeg-signals using synchronization techniques
Eeg sinyallerinin senkronizasyon teknikleri kullanılarak doğrusal olmayan dinamik analizi
ALİ EED MOHAMMAD OLAMAT
Doktora
İngilizce
2019
Biyomühendislikİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDIN AKAN