Intelligent classification of fetal doppler blood velocity wave form abnormalitios using wavelet transform and vector quantization algorithm
Anne karnındaki bebeğin doppler kan hız dalga biçimi anormalliklerinin dalgacık dönüşümü ve vektör nicemlemesi kullanılarak akıllı sınıflandırılması
- Tez No: 47269
- Danışmanlar: DOÇ.DR. AYDAN M. ERKMEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Dalgacık Dönüşümü, Çoklu Ayırma Duyarlılığında Ayrıştırma, Öznitelik Çıkarımı, Vektör Nicemlemesi vı, Wavelet Transform, Multiresolution Decomposition, Feature Extraction, Vector Quantization. IV
- Yıl: 1995
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 66
Özet
öz ANNE KARNINDAKİ BEBEGÎN DOPPLER KAN HIZ DALGABİÇİMİ ANORMALLİKLERİNİN DALGACIK DÖNÜŞÜMÜ VE VECTOR NİCEMLEMESİ KULLANILARAK AKILLI SINIFLANDIRILMASI İZZETO?LU, Kurtuluş Yüksek Lisans, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Aydan M. Erkmen Eylül 1995, 66 sayfa İmge Dalgacık dönüşümlerinin gürbüz veri sıkıştırma ve değişik ayırma duyarlılığında, sinyal özniteliklerinin çıkarılmasında kullanılan imge detaylarım sağlayan önemli özellikleri vardır. Bu tezde kullanılan yaklaşımda, dalgacık katsayıları ile gösterilen öznitelikler, anne kanundaki bebeğin göbek kordonunda bulunan atardamardan Doppler Sesötesi algılayıcı ile alman kan akış hızı imgesinin ani değişimlerinden çıkarılır. Bu özniteliklerin güvenilirliği, dalgacık katsayıları ile yeniden oluşturma dönüşümü uygulanarak kanıtlanmıştır. Elde edilen öznitelikler sınıflandırma algoritmasının eğitici örneklerinioluşturmakta ve anne karnındaki bebeğin normal anormal sınıflandırılmasında akıllı tanı koyma yaklaşımını sağlamaktadır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT INTELLIGENT CLASSIFICATION OF FETAL DOPPLER BLOOD VELOCITY WAVEFORM ABNORMALITIES USING WAVELET TRANSFORM AND VECTOR QUANTIZATION ALGORITHM İZZETO?LU, Kurtuluş M. S., Department of Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Aydan M. Erkmen September 1995, 66 pages Wavelet transformations of images have the valuable properties of providing robust data compression and image details that can be used for discerning signal features at different resolutions. With the approach presented in this thesis, such features, represented by wavelet coefficients, are extracted from the variations of blood velocity waveforms obtained from Doppler ultrasound images of fetal umbilical arteries. The reliability of these features are tested and proven by image reconstruction from wavelet coefficients. The obtained reliable features form the training samples of a classification algorithm to be used in intelligent diagnostic for fetal surveillance. in
Benzer Tezler
- Antenatal fetüs verilerinin örüntü tanıma yöntemleriyle tanımlanması
Intelligent data analysis of antenatal fetal data by using pattern recognition methods
NİLGÜN GÜLER
Doktora
Türkçe
2002
MatematikYıldız Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAHİR ŞİŞMAN
- Risk estimation for intrauterine growth restriction using ultrasound indices and classifiers in emergenct cases
Acil vakalardaki ultrason verilerinin sınıflandırılması sonucu ıntrauterin büyüme geriliğinin risk analizi
ZEYNEP ZENGİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. FİKRET GÜRGEN
- An Intelligent karyotyping architecture based on artifical neural networks and features obtained by automated image analysis
Otomatik görüntü analizi ve yapay sinir ağı tabanlı akıllı bir kromozom sınıflandırma mimarisi
SELİM ESKİİZMİRLİLER
Yüksek Lisans
İngilizce
1993
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. M. AYDAN ERKMEN
- Zeki sınıflandırma ve kümeleme yöntemlerinin tıbbi tanı ve tedavide kullanımı
The usage of intelligent classification and clustering methods in medical diagnosis and treatment
UĞUR ERKİN KOCAMAZ
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HARUN TAŞKIN
- Derin öğrenme ile görüntü bölütleme
Image segmentation with deep learning
ELİF IŞILAY ÜNLÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET ÇINAR