Geri Dön

Solunum seslerinin yapay zeka ortamında sınıflandırılması

Artificial intelligence environment classification of respiratory sounds

  1. Tez No: 434913
  2. Yazar: ÜZEYİR ÇİMEN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. UÇMAN ERGÜN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Afyon Kocatepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnternet ve Bilişim Teknolojileri Yönetimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 73

Özet

Günümüz teknolojik gelişmelerin yaşamın her alanına uygulanması ile daha verimli çözümler üretilerek yaşam kalitesinin arttırılması sağlanmaktadır. Sağlık sektöründeki teknolojik uygulamalardan birisi de daha iyi sağlık hizmeti üretebilmek için gerekli bilgi ve verilerin toplanması, kullanılması paylaşılabilmesi ve bilgi üretiminin standart yöntemlerle gerçekleştirilmesi, üretilen bilgiden en üst düzeyde yararlanmayı sağlayacak Hastane Bilgi Yönetim Sistemleri üzerinde sağlanan gelişmelerdir. Hastane Bilgi Yönetim Sistemleri ile hastane içi değişik klinik birimlerin arasında bilgi akışı, bu bilgilerin korunması, hastaların birimler arasında sevki, muayene sonuçlarının birimler arasında anında paylaşılması gibi hayati işlevlerin gerçekleştirilmesinin yanı sıra, faturalandırma ve personel yönetim gibi idari işlevlerin de gerçekleştirilmesi mümkündür. Fakat hastane içerisinde sağlık personelince üretilen, dağıtılması ve saklanması gereken tıbbi kayıtlar/veriler laboratuar ve görüntüleme modülleri ile sınırlı değildir. Özellikle akciger bölgesi dinlemeleri ile yapılan ölçüm sonuçlarının Hastane Bilgi Yönetim Sistemleri tarafından kayıt altına alınmamakta iletilmesi ve saklanması mümkün olmamaktadır. Buradaki en önemli faktör ise genellikle karar verici hekimlerin tarafından kullanılan cihazlar tarafından üretilen bilginin saklanmasına ihtiyaç duyulmamasıdır. Fakat kronik hastaların takibinde, yeniden ve geriye dönük incelemelerde yukarıda anılan tıbbi kayıtların saklanmasına ihtiyaç duyulmaktadır. Bu tez çalışması ile hastane içerisinde üretilen fakat Hastane Bilgi Yönetim Sistemleri tarafından kayıt altına alınmayan akciger bölgesi dinlemelerinin elektronik steteskop vasıtasıyla yapılmasının getireceği faydalardan diğer bir tanesinin ise eşzamanlı ses kaydı ile beraberinde eşzamanlı işaret analizleri ve yapay zeka süreçleri ile hekime yardımcı bilgi üretilmesinin mümkün olacağı gösterilmiştir. Hastalardan elde edilen akciğer seslerinin sınıflandırılması sonucu geliştirilen analiz süreçleri ile başarılı bir şekilde sınıflandırma yapılabildiği ortaya konmuştur.

Özet (Çeviri)

Applied to every area of life, today's technological advances are providing improvement to the quality of life by producing more efficient solutions. Health is one of mankind's basic needs like eating, drinking and housing. In parallel to technological developments, human life quality and duration is increased across the globe by the successful works in the health sector with the help of large amounts of source. One of the technological applications in the health sector are developments on the Hospital Information Management which is collecting, using, sharing necessary information and data for producing better health care and carrying out knowledge production with standard methods, providing highest level of benefit from produced data. Hospital Information Management Systems carries out vital functions such as flow of information between different clinical units in the hospital, the protection of this information, referral of patients between units, immediate sharing of examination results between units, as well as administrative functions like billing and personnel management. Laboratory Information Management Module which provides communication between Laboratories carries out all kinds of analysis with other units, and image (PACS) modules sharing images generated from imaging devices (X-ray, CT, MRI, etc.). Imaging that allows the sharing of images (PACS), make medical records and data to be reached and stored within different units of the hospital. But the data which produced, needed to be distributed, stored in the hospital is not limited with above situations. Particularly, lungs listening and measurement results isn't possible to be transmitted and stored in the Hospital Information Management Systems. The most important factor is that, produced data from devices used by the decision-maker physicians aren't needed to be stored. However, in trailing chronic patients and in retroactive observations, above medical data is needed to be stored. Thanks to new developed medical devices, above analogue signals from the patients can be processed, transmitted and stored by computers by making them numerical. With this project, unrecorded lungs area listening can be stored and transmitted.

Benzer Tezler

  1. Classification of abnormal respiratory sounds using deep learning techniques

    Solunum seslerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması

    AHAMADI ABDALLAH IDRISSE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ

  2. Solunum seslerinin evrişimsel sinir ağlarıyla sınıflandırılması

    Classification of lung sounds with convolutional neural networks

    FUNDA CİNYOL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UĞUR BAYSAL

  3. Akciğer seslerinin makine öğrenmesi yöntemleri ile sınıflandırılması

    Classification of lung sounds using machine learning techniques

    MAHMUD ESAD ARAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    BiyomühendislikYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HERMAN SEDEF

  4. Enhance the performance of preprocessing techniques by using artificial intelligence algorithms

    Yapay zeka algoritmaları kullanarak ön işleme tekniklerinin performansını artırın

    HUMAM QUTAIBA ABDULRAHMAN AL-DOORI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ABDULLAHİ ABDUL IBRAHIM

  5. Oskültasyon seslerinden ampirik dalgacık dönüşümü analizi kullanılarak kronik obstrüktif akciğer hastalığının teşhisi

    Diagnosis of chronic obstructive pulmonary disease using empirical wavelet transform analysis from auscultation sounds

    EMRE DEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİskenderun Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET GÖKÇEN