IoT kullanılarak tıbbi cihaz verilerinin gerçek zamanlı izlenmesı
A new approach for impedance based fault location on transmission lines
- Tez No: 537852
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SUHAP ŞAHİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 37
Özet
Bu çalışmanın amacı, sağlık alanında kullanılan lazer cihazlarının arıza tespiti ve ölçümlenmesi için IoT tabanlı cihazlar kullanılarak SaaS (Software as A service) modeli üzerinden etkileşimli yeni bir sistem geliştirmektir. Lazer cihazların arızalanmasına sebep olabilecek sorunların önceden tespiti büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada, tıbbi lazer cihazlar aracılığıyla gerçek zamanlı olarak elde edilen hasta verilerinin izlenmesi ve takibi için Raspberry Pi 3 mini bilgisayarı ve bulut bilişimi arasında seri port iletişimi kullanan entegre bir sistem geliştirilmiştir. Geliştirilen sistemde, Raspberry Pi 3 mini bilgisayarı üzerine entegre edilen, lazer cihazı için özel olarak geliştirilen bir seri port kullanılarak bulut ortamında bulunan sunucu ile tıbbi lazer cihazı arasında haberleşme sağlanmaktadır. Raspberry Pi 3 mini bilgisayarı ve VINN modülü kullanılarak lazer cihazından veri alınıp SaaS (Software as a Service) modeliyle sunucuya gönderilmektedir. Son yıllarda bulut sistemlerinin düşük maliyetli olması ve kolay kullanım özelliği olması sebebiyle özellikle küçük ve orta ölçekli işletmelere tarafından yaygın olarak kullanılmaya başladığı gözlemlemekteyiz. Firmalar müşterilerinden artarak gelen talepleri karşılamak için büyük bütçeler ayırmak yerine daha uygun maliyetlere hizmet temin edebilirler. Yazılım kiralama modeliyle çalışan uygulamalar sayesinde, firmaların yazılım ihtiyaçlarını karşılanmakta ve firma içi süreçler daha verimli bir hale getirilmektedir. Çalışma kapsamında geliştirilen bu yeni sistem sayesinde, IoT ve bulut üzerinde çalışan sunucular üzerinden tıbbi amaçlı kullanılan Lazer cihazlarının ölçümlemeleri anlık ve iteratif olarak arıza detaylarını hesaplayarak, minimum efor ile sonuca ulaştıran bir yaklaşımdır. Önerilen yaklaşım, hem temel IoT cihazlarının üzerinde çalışan algoritmalar hem de bulut üzerinde çalışan sunucuların üzerinde optimize edilmiştir.
Özet (Çeviri)
The purpose of this study is to develop a new system through the SaaS (Software as a service) model over the IOT based devices detection and measurement of the failure location of the laser devices used in the health field. Predetermination of problems earlier that may cause laser equipment failure is of great importance. In this study, an integrated system using serial port communication between the Raspberry Pi 3 mini computer and cloud computing was developed to monitor and patient's data tracks obtained in real time via medical laser devices. Communication is made between the server and the medical laser device in the cloud environment by using a serial port specially developed for the laser device integrated on the Raspberry Pi 3 mini computer in this developed system. Using Raspberry Pi 3 mini computer and VINN module, data is sent from the laser device and sent to server with SaaS (Software as a Service) model. In recent years, we have observed that cloud systems are being used extensively by small and medium-sized enterprises, especially because of their low cost and ease of use. Companies can provide services at more affordables costs instead of reserving large budgets to require increasing customer demands. SaaS (Software as a service) applications helps to companies making their processes more transparent with more reasonable costs via different platforms they provided. The developed approach that uses the IOT and cloud based servers to measure medical laser devices instantaneously and iteratively and calculating the breakdown details, helps reaching to results with minimal effort. The proposed approach is based on both algorithms working on basic IOT devices and on medical devices optimized for servers running on the cloud medical devices. This approach has been designed for medical devices, performed, test systems runned and conclusions compared.
Benzer Tezler
- Privacy and security enhancements of federated learning
Federe öğrenme uygulamalarında mahremiyet ve güvenlik geliştirmeleri
ŞÜKRÜ ERDAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENVER ÖZDEMİR
DR. FERHAT KARAKOÇ
- Dynamic preventive maintenance schedule based on usage rate for medical devices: An ahp and iot approach with magnetometer sensor
Tıbbi cihazların kullanım oranına dayalı dinamik önleyici bakım takvimi: Manyetometre sensörü ile ahp ve ıot yaklaşımı
AYCAN BULUCU
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Mühendislik BilimleriAnkara ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HİLAL GÖKTAŞ
- Thermoelectric properties of laser-induced graphene based nanocomposites
Lazer indüklenmiş grafen tabanlı nanokompozitlerin termoelektrik özellikleri
CEM KINCAL
Doktora
İngilizce
2024
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NURİ SOLAK
- Infant incubator monitoring by iot system
Iot sistemi ile bebek kuvçası izleme
HARITH MUTHANNA RAOOF RAOOF
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN HÜSEYİN BALIK
- Design of a wearable multi-sensory based chest belt integrated with iot functions for respiration monitoring
Solunum izleme için nesnelerin interneti fonksiyonlarıyla entegre giyilebilir çoklu sensör tabanlı göğüs kemer tasarımı
GÖZDE ÇAY
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUniversity of Rhode IslandElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KUNAL MANKODİYA