Geri Dön

Üroflovmetre-elektromiyografi sinyalleri sınıflandırılarak alt üriner sistem disfonksiyonu için tıbbi karar destek sistemi oluşturulması

Development of medical decision support system for lower urinary tract dysfunction by classifying uroflowmetry-electromyography signals

  1. Tez No: 548695
  2. Yazar: ÇAĞRI YILMAZER
  3. Danışmanlar: PROF. OSMAN EROĞUL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyomühendislik, Bioengineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 95

Özet

Alt Üriner Sistem Disfonksiyonu (AÜSD) özellikle çocuklarda oldukça yaygın olarak görülen geniş bir hastalık grubudur. İdrar tutamama, sık idrara çıkma, sıkışma hissi ve zayıf idrar akımı en sık görülen AÜSD semptomlarıdır. AÜSD tespiti için çeşitli yöntemler kullanılmaktadır. Günümüzde pediatrik yaş grubunda AÜSD hastalıklarının teşhisinde ve uygulanacak tedavinin takip edilmesinde, üroflovmetre (UF) ve elektromiyografi (EMG) sinyallerinin eş zamanlı olarak kayıt altına alındığı UF-EMG testi sıklıkla kullanılmaktadır. Bu tezin amacı UF-EMG sinyallerini farklı sınıflandırma algoritmaları aracılığıyla sınıflandırarak en iyi sınıflandırma performansını gösteren sınıflandırma metodunu belirlemektir. Belirlenen en iyi sınıflandırma metodu aracılığıyla sağlık personeline hastaların teşhis ve tedavisinde yardımcı olmak, UF-EMG sonuçlarının yorumlanmasında kolaylık sağlamak hedeflenmiştir. Bu tez çalışmasında üç farklı sınıflandırma yöntemi kullanılmıştır. Bu yöntemler K-En Yakın Komşu algoritması, Destek Vektör Makineleri ve Yapay Sinir Ağları'dır. Tez çalışmasında UF-EMG sinyalleri analiz edilerek sınıflandırma algoritmalarının çıktıları altı farklı gruba ayrılmıştır. Bütün veri seti uzman hekim tarafından analiz edilmiş olup sonuçlar uzman hekim kararının altın standart olduğu dikkate alınarak hesaplanmış, en başarılı sınıflandırma performansını 'İleri Beslemeli Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağları' sisteminin gösterdiği belirlenmiştir.

Özet (Çeviri)

Lower Urinary Tract Dysfunction (LUTD) is a disease which is commonly seen among children. Frequent urination, urinary incontinence, feeling of tightness and poor urine flow, etc., are main symptoms of LUTD. There are different ways for diagnosis of LUTD. The most popular method is Uroflowmetry-Electromyography (UF-EMG) test in which both UF and EMG signals are recorded synchronously. The main purpose of this study is to classify UF-EMG signals with different classification methods and determine which method will show the best classification performance. These results are expected to provide physicians supplementary information for diagnosis and treatment. Three different classification methods were used for this study. These methods are Support Vector Machine (SVM), Artificial Neural Networks (ANN) and K-Nearest Neighbor (KNN). In this study UF-EMG signals are analyzed and the outputs of SVM, ANN and KNN are classified into six different groups. All dataset has been analyzed by specialists and results of the learning algorithms are calculated considering specialist judgment as gold standard and found that 'Multi Layer Feed Forward Artificial Neural Network' structure has showed best classification performance.

Benzer Tezler

  1. Pediatrik hastalarda üroflovmetre ve emg sinyallerinin yapay sinir ağları kullanılarak sınıflandırılması

    Classification of uroflowmetry and emg signals of pediatric patients using artificial neural networks

    OZAN ÇALIŞKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKırıkkale Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FİKRET YALÇINKAYA

    PROF. DR. OSMAN EROĞUL

  2. Çocuklarda işeme disfonksiyonu tedavisinde biofeedback uygulamalarının etkinliğinin araştırılması

    Evaluation of the efficiency of biofeedback therapy for treatment of voiding dysfunction in children

    FATİH ÇELİK

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Çocuk CerrahisiUludağ Üniversitesi

    Çocuk Cerrahisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİZAMETTİN KILIÇ

  3. Alt üriner sistem disfonksiyonu olan çocuklarda, genel eklem hipermobilitesi ile pelvik taban kas aktivitesi, üroflovmetri parametreleri, alt üriner sistem semptomları ve semptomların şiddeti arasındaki ilişkinin incelenmesi

    Investigation of the relationship between generali̇zed joint hypermobility and pelvic floor muscle activity, uroflowmetry parameters, lower urinary tract symptoms and severity of symptoms in children with lower urinary tract dysfunction

    ASLI ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Fizyoterapi ve RehabilitasyonAtılım Üniversitesi

    Fizyoterapi ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İRFAN SERDAR ARDA

  4. Alt üriner sistem disfonksiyonu olan olgularda botulinum-a toksini enjeksiyonu tedavisine yanıt düzeyinin araştırılması

    Investigation of the level of response to botulinum-a toxin injection treatment in patients with lower urinary system dysfunction

    SENCER SAĞLAM

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Çocuk CerrahisiBursa Uludağ Üniversitesi

    Çocuk Cerrahisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİZAMETTİN KILIÇ

  5. Disfonskiyonel işemesi olan çocuklarda antikolinerjikler, biofeedback ve transkütanöz elektiriksel sinir stimülasyonu (Tens) tedavi etkinliğinin prospektif randomize olarak karşılaştırılması

    A prospective randomized comparison of the efficiency ofanticholinergics, biofeedback and transcutaneous electrical nerve stimulation (Tens) in children with dysfunctional voiding

    ŞEYMANUR KAYA

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Çocuk CerrahisiBursa Uludağ Üniversitesi

    Çocuk Cerrahisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİZAMETTİN KILIÇ