Geri Dön

A smart algorithm to predict the post-operative parameters of Intra-Corneal lens

Intra-Corneal Lens'i̇n post-operati̇f parametreleri̇ni̇ koruma i̇çi̇n akilli bi̇r algori̇tma

  1. Tez No: 539381
  2. Yazar: HALA ZAID ABDULHAMEED
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZLEM AKGÜN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Aksaray Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 84

Özet

İmplantasyon operasyonu esnasında ve sonrasında meydana gelebilecek komplikasyonları önlemek amacıyla gerçekleştirilen çalışmalar sayesinde, lens implantasyonu eskiye göre daha kolay yapılmaktadır. Burada ICL implantasyonunda risklerden kaçınmak ve komplikasyonların önüne geçebilmek için en önemli yaklaşım arka ICL yüzeyi ile göz bilim terminolojisinde kubbe adı verilen ön kristal lens arasında mümkün olan en iyi ayrımı elde etmektir. Son zamanlarda, görüntü yorumlama konusunda hekimlere yardımcı olacak uygun bir karar verebilmek için veri analizi yapma ve akıllı yöntemler kullanabilme kabiliyetinden dolayı makine öğrenimi tekniği bilhassa tıbbi görüntüleme olmak üzere bilimsel araştırmalarda sıklıkla kullanılır hale gelmiştir. Bu tez çalışmasında, özellik çıkarma ve sınıflandırma olmak üzere iki farklı evreden oluşan bir sistem inşa edilerek hastanın ameliyat sonrası göz durumunun değerlendirilmesi amacıyla makine öğrenimi algoritmaları kullanılmıştır. Görüntülerden özelliklerin çıkarılması için kenar histogramı belirticisi (EHD) ve renk dağılımı belirticisi (CLD) kullanılmış olup sınıflandırma için Naïve Bayes ve karar şeması sınıflandırması kullanılmıştır. Diğer yandan, ameliyat sonrası göz istatistiklerinin teşhisi için tekil değer ayrışımı kullanılarak girdi görüntülerinin özellikleri elde edildikten sonra Saklı Markov Modeli kullanılmış ve son olarak her bir model için sistemin hassasiyet düzeyi hesaplanmıştır.

Özet (Çeviri)

.

Benzer Tezler

  1. Maden galerilerinde püskürtme betonun yenilme sonrası performansının değerlendirilmesi

    An assesment into post failure performance of shotcrete in mine galleries

    ERİM GÜÇLÜ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAKAN TUNÇDEMİR

  2. İstanbul 2023 yılı arazi örtüsü/kullanım tahmininin yapay sinir ağları ve mantıksal regresyon metotları ile modellenmesi

    Modeling land use/cover prediction of istanbulfor 2023 with methods of artificial neuralnetworks and logistic regression

    CEMRE FAZİLET ALDOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ UĞUR ALGANCI

  3. Makine öğrenmesi ile girişimlerin (startupların) başarılarının tahmin edilmesi

    Predicting the success of start-ups with machine learning

    MELİH BOZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Teknik Üniversitesi

    Akıllı Sistemler Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HASAN ŞAHİN

  4. Navigasyon hassasiyetini arttırmak için ataletsel ölçüm birimine tamamlayıcı filtre uygulanması

    Implementation of complementary filter to inertial measurement unit to increase navigation sensitivity

    MEHMET EMİN OKUDAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL BAYEZİT

  5. GEOAKOM: A smart geocasting protocol for vehicular networks

    GEOAKOM: Araç ağları için konuma göre akıllı yönlendirme yöntemi

    EZGİ TETİK SAĞLAM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEMA FATMA OKTUĞ