Ssr verilerinin ysa ile işlenerek psikolojik test skorlarının sınıflandırılması
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 416047
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MEHMET RECEP BOZKURT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sakarya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektronik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 84
Özet
Günümüzde biyolojik işaretlerin hastalık teşhisinde kullanılması yaygınlaşmaktadır. Vücuttan ölçülerek alınan sempatik deri yanıtı da günümüzde kullanılmaya başlanan biyolojik işaretlerden biridir. Biyolojik işaretlerin incelenmesi için günümüzde kullanılan birçok yöntem vardır. Bunlar içinde yapay sinir ağları (YSA) çok yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmada da elde edilen veriler YSA ile analiz edilmiştir.Fibromiyalji sendromu teşhisi zor bir kronik ağrı hastalığıdır. Psikolojik testler yardımıyla %100 doğruluk oranı olmadan teşhis yapılmaya çalışılır. Hastalığın teşhisinde kullanılan psikolojik test skorları tam güvenirlilik sağlamamaktadır. Fibromiyalji sendromu otonom sinir sistemine bağlı bir hastalıktır. Sempatik deri yanıtı da otonom sinir sistemindeki değişikliklerden etkilenmektedir. Bu ilişkiden yola çıkarak psikolojik test skorlarının yerini alabilecek sempatik deri yanıtının doğruluk yüzdesinin hesaplanması amaçlanmıştır. Bu amaçla psikolojik test skorları YSA ile analiz edilmiş ve teşhis parametreleriyle aralarındaki ilişki doğruluk yüzdeleri hesaplanmıştır.Bu çalışmada psikolojik test skorlarından Verbal ağrı skalası (VERBAL) ve Beck depresyon envanteri (BDI) kullanılmıştır. İki farklı eğitim algoritmasında YSA ile analiz yapılmıştır. Verbal ve BDI ile aralarındaki ilişkilerin tespiti için fizyolojik test verileri ve laboratuvar test verileri hem ayrı ayrı hem de birlikte analiz edilerek doğruluk yüzdeleri çıkartılmıştır. Daha sonra SSR parametreleri eklenerek SSR'nin etkisi incelenmiştir.Yapılan çalışmalar sonucunda Levenberg-Marquardt (LM) eğitim algoritması için SSR'nin arttırıcı etkisi olduğu tespit edilmiştir. Psikolojik test skorlarının yerine kullanılabilecek veriler göz önünde bulundurulurken SSR'nin de dikkate alınması gerektiği sonucuna varılmıştır.
Özet (Çeviri)
Nowadays, the use of biological signals for the diagnosis of the disease is spreading. Sympathetic skin response received from the body by measuring is one of the biological markers started to be used in the present. There are many methods used today for the examination of biological signals. Among these artificial neural networks (ANN) are very widely used. The data obtained from this study were analyzed by artificial neural network.Fibromyalgia syndrome is a chronic pain disorder which is difficult to diagnose. With the help of psychological tests, it is tried to diagnose without being 100% accuracy rate. Psychological test scores used in the diagnosis of the disease does not provide full reliability. Fibromyalgia syndrome is a disorder that depends on autonomic nervous system. Sympathetic skin response is also affected by the changes in the autonomic nervous system. Based on this relationship it is aimed at calculating of the percentage of accuracy of sympathetic skin response which can be replaced by psychological test scores. For this purpose, psychological test scores were analyzed by ANN and the percentage of accuracy of relationship with diagnostic parameters was calculated.In this study, from psychological testing scores, verbal pain scale scores (verbal) and the Beck depression inventory (BDI) were used. It was analyzed by ANN in two different training algorithms. For the determination of relationship between verbal and BDI, the percentages of accuracy of physiological test data and laboratory test data were revealed by analyzing both separately and together. Then, by adding the SSR parameters, the effect of SSR was investigated.As a result of the studies, it has been found that SSR has an additive effect on Levenberg-Marquardt (LM) training algorithm. It is concluded that SSR has to be taken into consideration while the data used instead of psychological test scores are being considered.
Benzer Tezler
- Bazı çilek çeşit ve genotiplerinin moleküler markör teknikleri ile karakterizasyonu
Characterization of some strawberry cultivars and genotypes by molecular markers
SERAP GÜNAYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
BiyoteknolojiÇukurova ÜniversitesiBiyoteknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SALİH KAFKAS
- Bazı fasulye genotipleri arasındaki genetik çeşitliliğin SSR AND ISSR markırlarıyla belirlenmesi
Determination of genetic diversity between some beans genotypes by SSR and ISSR markers
MEHMET ŞERİF YASAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
ZiraatYüzüncü Yıl ÜniversitesiTarımsal Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÇEKNAS ERDİNÇ
- Development of SSR markers by next generation sequencing in pistacia, genetic linkage mapping and QTL analysis using an inter-specific F1 population
Yeni nesil sekanslama teknolojisi kullanılarak pistacia türlerinde SSR markörlerin geliştirilmesi ve türlerarası F1 populasyonu kullanılarak genetik haritalama ve QTL analizleri
ELMIRA ZIYA MOTALEBIPOUR
Doktora
İngilizce
2017
BiyoteknolojiÇukurova ÜniversitesiBiyoteknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SALİH KAFKAS
- Zeytin (Olea europaea L.) genotiplerinin DNA markörleri yardımı ile karakterizasyonu
Characterization of olive genotypes (Olea europaea L ) by means of DNA markers
ÖZNUR ÇETİN
Doktora
Türkçe
2012
BiyoteknolojiEge ÜniversitesiBahçe Bitkileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADALET MISIRLI
PROF. DR. M. BAHATTİN TANYOLAÇ
- Fasulye (Phaseolus vulgaris L.) genetik kaynaklarının mikrosatellit dna belirteçlerine dayalı genetik analizi
Genetic analysis of common bean (Phaseolus vulgaris L.) genetic resources by microsatellite markers
ÖZLEM BİLİR
Doktora
Türkçe
2014
BiyoteknolojiAnkara ÜniversitesiTarla Bitkileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEBAHATTİN ÖZCAN