Geri Dön

Hastayı solunum cihazından ayırmak için bulanık mantık tabanlı bir algoritmanın geliştirilmesi

Improving a fuzzy logic based weaning algorithm for the patient

  1. Tez No: 432871
  2. Yazar: UĞUR KILIÇ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HASAN GÜLER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Ventilatör, Mekanik Ventilasyon, Hastayı Solunum Cihazından ayırma, LabVIEW, Bulanık Mantık, Ventilator, Mechanical Ventilation, Weaning, LabVIEW, Fuzzy Logic
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 105

Özet

Ventilatörler solunum fonksiyonu bozulmus olan canlıların solunumunu yapay olarak gerçeklestiren sistemler olarak karsımıza çıkmaktadır. Yapılan bu yapay solunum islemine ise ventilasyon denilmektedir. Bilim insanları ventilatörlerin özelliklerini gelistirmek için bugüne kadar birçok çalısma yapmıslardır. 90'lı yıllarda klasik kontrol teknikleri ile bu cihazın kontrolü yapılır iken, son çalısmalarda yapay zeka teknikleri kullanılarak cihazın kontrolü yapılmaktadır. Solunumunu kendi kendine tolere edemeyen hastalarda mekanik ventilatör olarak adlandırılan cihazlar sıklıkla kullanılmaktadır. Ayırma süreci ise mekanik ventilasyon uygulaması ile birlikte baslayan mekanik ventilasyon sürecinin önemli asamalarından biridir. Mekanik ventilatörden ayırma islemi solunum desteği gerekliğine sebep olan durumun ortadan kalkması ile birlikte asamalı bir sekilde mekanik ventilatör desteğinin sonlandırılmasıdır. Yani bu islem solunum isinin cihazdan hastaya aktarılmasıdır. Hastayı mekanik ventilatörden ayırma isleminin en önemli sorunlarından birisi hastanın ne zaman bu destekten ayrılmasının tahmin edilmesidir. Eğer bu süreç doğru tahmin edilemez ve mekanik destek erken kesilirse cihazın tekrar bağlanmasıyla zaman kaybı yasanmaktadır, eğer mekanik destek geç kesilirse de yine zamandan kayıp olmakta ve hasta belirli bir süre sonunda cihaza bağımlı hale gelebilmektedir. Bu çalısmada var olan hastayı solunum cihazından ayırma baslama zamanı tahmin algoritmaları incelenmis, bu tahmin algoritmalarına alternatif olacak yeni bir algoritmanın tasarımı bulanık mantık, LabVIEW gibi bilgisayar destekli sistemler kullanılarak yapılmıs ve ayrıca bu sistemin diğer sistemlere göre basarısı ölçülmüstür. Bu çalısmaları yaparken algoritmayı gelistirmek amacıyla hesaplanması gereken, solunum güçlüğü çeken hastalara ait verilere ihtiyaç duyulmustur. Bu çalısmada solunum güçlüğü çeken hastalara ait veriler mantık çerçevesinde gauss dağılım yöntemi kulanılarak rastgele olusturulmus, sonrasında ise olusturulan sisteme giris olarak verilmis ve sonuçlar uzman klinisyen esliğinde yorumlanmıstır.

Özet (Çeviri)

Ventilator is a machine that perfoms artificial respiration to person whose respiration has been disturbed. The process of that is called as ventilation. The scientists have made many studies to improve features of this device. At nineties, controlling of this device was implemented with classical control, in recent years, controlling of that has been implemented with artificial intelligence techniques. Currently, patients who have respiratory failure, support with device called as mechanical ventilator (MV). Weaning from mechanical ventilation is important level of mechanical ventilation process that starts with mechanical ventilation. If patients do not need any mechanical ventilation support, this support should be decreased gradually and this process called as weaning from mechanical ventilation. In other words, work of breathing should be transmitted from mechanical ventilator to the patient. But problem of this process is prediction of starting time of weaning from mechanical ventilation. If this process can not be predicted correctly and patient weans early from mechanical ventilation, time delay occurs in this process, and if patient weans lately from mechanical ventilation, time delay occurs again and patient may be addicted to the mechanical ventilator. In this work, existing weaning prediction algorithms were examined and tried to find new alternate method using with Fuzzy Logic, LabVIEW and compared success of this method with other methods. To improving algorithm about weaning from mechanical ventilation, parameters which need to be calculated about patient who have respiratory failure is to be needed. In this work, parameters which need to be calculated about patient who have respiratory failure were generated randomly by using gauss distribution method then given as input to the system which was improved and finally the results were reviewed with expert.

Benzer Tezler

  1. Parametrik yöntemler ile akıllı sistemler kullanarak uyku apnesinin teşhisi ve sınıflandırılması

    Detection and classification of sleep apnea using modern parametric method with intelligent systems

    ALİ ÖTER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MAHMUT KEMAL KIYMIK

  2. Obstrüktif uyku apne teşhisi için tek kanal EKG ve hibrit makine öğrenmesi tabanlı yeni bir yöntem

    A new method based on single channel ECG and hybrid machine learning for obstructive sleep apnea diagnosis

    FERDA BOZKURT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET ZENGİN

  3. Farklı taze gaz akımlarında sevofluran ve isofluranın mikroorganizmaların üremesi üzerine etkilerinin araştırılması: Deneysel çalışma

    The study on the effects of isoflurane and sevoflurane on the reproduction of microorganisms in various fresh gas flows: Experimental study

    MURAT YOLDAŞ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Anestezi ve ReanimasyonAfyon Kocatepe Üniversitesi

    Anesteziyoloji ve Reanimasyon Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. REMZİYE GÜL SIVACI

  4. Yenidoğan yoğunbakım ünitesinde mekanik ventilatörde takip edilen hastalarda noninvaziv oksijen rezerv indeksi ile eş zamanlı alınan arteryal kangazı analizlerinin karşılaştırılması

    Comparison of noninvasive oxygen reserve index and simultaneous arterial blood gas analysis in patients followed on mechanical ventilation in the neonatal intensive care unit

    ÖMER YALÇIN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıHarran Üniversitesi

    Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HALİL KAZANASMAZ

  5. Halotan, isofluran, sevofluran, desfluran ve azot protoksitin bakteri üreme hızı üzerine etkilerinin incelenmesi

    Başlık çevirisi yok

    NURAN ERBAŞ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Anestezi ve ReanimasyonOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Anesteziyoloji ve Reanimasyon Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DENİZ KARAKAYA