Geri Dön

Beyin hastalıklarının tanı ve tedavisinde kullanılan mikrosensörün algılama alt sınırının bazal gürültü seviyesi azaltımı ile iyileştirilmesi

Improving the limit of detection (LOD) of microsensor used in diagnosis and treatment of brain diseases via baseline noise reduction

  1. Tez No: 392156
  2. Yazar: HİLAL KOÇ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. BÜLENT ÇAVUŞOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  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: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 57

Özet

Bu çalışmada, beyin hastalıklarının tanı ve tedavisinde kullanılan mikrosensörün kalibrasyon verileri kullanılarak, sensöre ait kalite parametreleri elde edilmiş ve farelerin beyninden bu mikrosensör kullanılarak alınan akım bilgileri, nörotransmitter konsantrasyonu ve beynin tepkisini yansıtacak verilere dönüştürülerek analiz edilmiştir. Sensörün güvenilirliğini belirleyen parametrelerden algılama alt sınırı (Limit of Detection-LOD) değeri, mikrosensörün anlamlı olarak algılayabileceği minimum konsantrasyon değerini vermekte olup LOD değerinin belli bir değerden daha küçük olması istenmektedir. Bu değere yaklaşamayan mikrosensörler deneylerde kullanılamamaktadır. Bu çalışmada literatürdeki araştırmalardan farklı olarak, kalibrasyon verilerine uygulanan filtreleme işlemi sonucunda arka plan gürültüsü azaltılarak LOD değerinin iyileştirilmesi sağlanmıştır. Ayrıca, çalışma kapsamında gürültü azaltımı için kullanılan FIR ve Dalgacık Filtrenin performansları karşılaştırılmış ve Dalgacık Filtrenin daha başarılı olduğu görülmüştür. Dalgacık Filtre'nin FIR filtreye karşı başarımı, tablolar ve grafikler kullanılarak gösterilmiştir. Sonuç olarak yapılan bu çalışma ile mikrosensörün LOD değerinde 3 kata varan iyileştirmeler gerçekleştirilebilmiştir.

Özet (Çeviri)

In this study, quality parameters of the sensor were obtained by using calibration data of microsensor used in diagnosis and treatment of brain diseases, and current data taken from the brains of mice through this microsensor were analyzed by transforming to the information that reflects the response of the brain and neurotransmitter concentration, Limit of Detection (LOD), the parameter that determines the reliability of the sensor, gives the mimimum concentration amount that a microsensor can detect. It is desirable to have a LOD value smaller than certain amount for microsensors used in brain diseases. The ones that cannot reach this sensitivity value are disposed and cannot be used in the experiments. In this study, in addition to what is already accomplished in research literature, LOD values were improved by decreasing the baseline noise as a result of the filtering process applied to the calibration data. Furthermore within the scope of the study, Wavelet and FIR filter performance, which are used for noise reduction, have been compared and Wavelet Filter has been asserted to be more successful. Wavelet filter performance against the FIR filter is shown by using tables and graphs. Consequently, LOD value of microsensor could be enhanced upto 3 times with this study.

Benzer Tezler

  1. Nörotransmitter konsantrasyon ölçümü için amperometri cihaz tasarımı ve üretimi

    Design and production of an amperometry device for measuring neurotransmitter concentration

    MİRAÇ DİLRUBA GEYİKOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAtatürk Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BÜLENT ÇAVUŞOĞLU

  2. Zonisamid'in radyoişaretlenmesi ve in vitro potansiyelinin incelenmesi

    Radiolabeling of zonisamide and investigation of its in vitro potential

    EMİNE DERVİŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    KimyaEge Üniversitesi

    Nükleer Bilimler Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYFER YURT KILÇAR

  3. Standart polisomnografik parametrelerin uyku apnesinin teşhisine etkisinin makine öğrenmesi yöntemleriyle araştırılması

    Investigation of the effect of standard polysomnographic parameters on the diagnosis of sleep apnea using machine learning methods

    YAKUP ÇİÇEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEDA ARSLAN TUNCER

  4. Tıbbi görüntülerden derin öğrenme yöntemi ile karaciğer ve beyin lezyonlarının bölütlenmesi

    Segmentation of liver and brain lesions by deep learning approach from medical images

    ONUR CAN BAYRAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BÜLENT BAYRAM

  5. Compressed sensing based 3D image reconstruction in digital breast tomosynthesis and micro-bioimaging

    Sayısal meme tomosentezinde ve mikro biyogörüntülemede sıkıştırılmış algılama tabanlı 3B görüntü geri çatma

    ADEM POLAT

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İSA YILDIRIM