Comparison of data reduction algorithms for biomedical applications
Biyomedikal uygulamalar için veri azaltılması algoritmalarının karşılaştırılması
- Tez No: 409810
- Danışmanlar: PROF. DR. BEKİR KARLIK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Biyoinformatik, Özellik seçimi, Veri azaltma, Veri indirgeme, Veri madenciliği, Yumuşak hesaplama, Bioinformatics, Data mining, Data reduction, Feature selection, Instance reduction, Soft computing
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tıpta yumuşak hesaplama yöntemi birkaç yıldır büyüyen bir alandır. Biyoinformatik araştırmada ilerlemeye giderek, ve aynı zamanda karmaşık, büyük ve çok boyutlu verisetlerine bakan. Örneğin, yönbağımlı doğrusal olmayan difüzyon ile biyomedikal ve yapısal hücre biyolojisi 3 boyut görüntülerden ilgisiz verilerin ortadan kaldırılması hesaplamada pahalı. ECG Holter kaydedildi ve görevi öğrenmek için 100 binden fazla kalp atışları saklanan, hangi bilgiyi değerlendirecek ve daha sonra nihai bir çalışma veya test için tercih edilecegi hangi kalp atışları belirlenecegi zor bir iştir; bir hesaplama açısından pahalı ve büyük bir bellek alanı gerektirir [1]. Tıbbi görüntülerde hastadan hastaya birçok ortak özellik sunmak, ancak aralarındaki farklılıklar her zaman bazı anormalliklere neden olmayabilir. Bu tür görüntüler için biçimi çeşitli görüntü işleme başarı sınırlayan bir karmaşıklığa yol açar. Veri azaltma hedefliyor işlenecek konuyu kolay hale getirmek için de orijinal veri kümesinden gereksiz verileri ortadan kaldırmaktır. Veri azaltılması için etkili bir yaklaşımdır. Dahası, etkin biyoinformatik uygulamalarında önemli bir işlemdir.
Özet (Çeviri)
The soft computing method in medicine is a growing field for several decades. Bioinformatics research advance increasingly, and facing at the same time complex, complicated, large and multidimensional datasets. For example; removing irrelevant data from 3 dimensions images in biomedicine and structural cellular biology by Anisotropic nonlinear diffusion is computationally expensive. ECG Holter recorded and stored more than 100 thousand heartbeats for it learning task, which is a difficult work to evaluate the information and then determine which heartbeats are to be choose for an eventual study or test; from a computational perspective it is costly and require a large memory space [1]. Medical images present many common features from patient to patient but the differences between them may not always be due to some abnormality. This variety of format for such images leads to a complexity that restricts the success of image processing. Data reduction aims is to remove the irrelevant data, reduce the dimensionality, the instances, the redundancy and the complexity of a dataset in order to make it easy to be processed. It is an efficacious approach for data reduction. Moreover, it is a crucial procedure in effective bioinformatics applications.
Benzer Tezler
- Use of manifold learning methods and principal component analysis in various physiological signals
Çeşitli fizyolojik sinyaller üzerinde manifold öğrenme yöntemlerinin ve temel bileşen analizinin kullanımı
BARTU YEŞİLKAYA
Doktora
İngilizce
2025
Mühendislik Bilimleriİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiBiyomedikal Teknolojiler Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YALÇIN İŞLER
- Development of machine learning algorithm for identification of vestibular system disorders
Vestibüler sistem bozukluklarının teşhisi için makine öğrenimi algoritması geliştirilmesi
SADDAM HEYDAROV
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERHAT İKİZOĞLU
- Denetimsiz derin öğrenme kullanılarak dijital meme tomosentezi görüntülerinde bulanıklığın giderilmesi
Unsupervised deblurring of digital breast tomosynthesis images using deep learning
MÜBERRA AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSA YILDIRIM
- Lumbal disk hernisi tanılı hastalarda transkutanöz elektriksel sinir stimulasyonu ve enterferansiyel akımın ağrı üzerine etkisinin incelenmesi ve yapay zekâda modellenmesi
The investigation of the effect of transcutaneous electrical nerve stimulation and interferential current on pain in patients diagnosed with lumbar disc herniation and its modeling in artificial intelligence
ŞAHİN YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Mühendislik BilimleriMalatya Turgut Özal ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. DR. AHMET BEYZADE DEMİRPOLAT
- Performance comparison of fnirs signal preprocessing approaches with and without short channel regression
Kısa kanal regresyonu içeren ve içermeyen iykas önişleme yaklaşımlarının performans karşılaştırılması
ALPER GÜVEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Mühendislik BilimleriAcıbadem Mehmet Ali Aydınlar ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SİNEM BURCU ERDOĞAN