Yapay sinir ağları kullanılarak solunum fonksiyon testleri ile cinsiyet, obezite ve sigara kullanımının ilişkilendirilmesi
Associating gender, obesity and smoking with the pulmonary function tests by using artificial neural networks
- Tez No: 550024
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZHAN ÖZKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sakarya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 140
Özet
Teknolojik gelişmeler ile gelinen nokta ve bu gelişmelerin tıp alanına uygulanması ile ortaya çıkan uzmanlık dalı olan biyomedikal sistemler, birçok hastalığın teşhis ve tedavisinde kullanılan yöntemler arasında önemli bir duruma gelmiştir. Biyomedikal sistemler yardımı ile ölçülüp kayıt alınan fizyolojik işaretlerin analizi, işaretlere ilişkin vücut bölgesi hakkında daha kullanışlı ve ayrıntılı bilgi elde edilmesini mümkün kılmıştır. Solunum problemlerinin erken ve doğru teşhisi birçok tedavi için büyük önem taşımaktadır. Solunum fonksiyonlarının ölçümü farklı pulmoner anormallikleri tespit etmek için gereklidir. Akciğerlerin solunumu nasıl gerçekleştirdiğini ve akciğerlerin ne kadar hava tutup oksijen ve karbondioksit değişimini ne kadar verimli yaptığını tespit etmek için çeşitli teknikler kullanılır. Solunum fonksiyon testleri (SFT), akciğerlerin ne kadar verimli performans gösterdiğini ölçmekte doktorlara yardımcı olmaktadır. Spirometri akciğer fonksiyonlarını değerlendirmek için yaygın olarak tercih edilen bir ölçüm metodudur. Belirli hastalıkların takibi ve tanısı için gönüllülerden SFT verilerini toplayan kuruluştan alınan parametrelerden bir veri tabanı oluşturulmuştur. Yapılan bu çalışmada SFT sonuçları ile gönüllü deneklerin sigara kullanımının tespit edilmesi hedeflenmiştir ve bu iki yapı arasında gerçekleştirilen ilişkilendirme ve tespitlerin sayısal verilere dökülmesi yapay sinir ağları vasıtasıyla gerçekleştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
With the latest technological developments and increasing level of usage these technologies in medicine, nowadays biomedical systems become more important in the diagnosis of diseases. The analysis of the recorded physiological signals with the help of biomedical systems made it possible to obtain more useful and detailed information about the body areas related to these signals. Early and accurate diagnosis of respiratory problems is having great importance for many related treatments. Measuring of respiratory functions is required to detect pulmonary abnormalities. Various techniques are used to determine how the lungs perform breathing and how much air the lungs hold and how efficient they exchange oxygen and carbon dioxide. Pulmonary function tests (PFT) help doctors measure how efficiently the lungs perform. Spirometry is a widely preferred method of measuring lung function. A database has been created from the parameters taken from the institution that collects PFT data of volunteers. Institution is collecting data order to follow up and diagnose some diseases. In this study, it was aimed to determine smoking habits of volunteer participant with their PFT results. The interrelation of these two structures to the numerical data was carried out by artificial neural networks.
Benzer Tezler
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Emotion aware artificial intelligence for cognitive systems
Bilişsel sistemler için duygu farkındalıklı yapay zeka
DEĞER AYATA
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUSUF YASLAN
PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
- Classification of pediatric snoring episodes using deep convolutional neural networks
Pediyatrik horlama episodlarının derin evrişimsel sinir ağları ile sınıflandırılması
OZAN FIRAT CİVANER
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
- Akciğer obstrüksiyonlarının ekspirasyona olan etkisinin sayısal olarak incelenmesi ve SFT sonuçlarıyla ilişkilendirilmesi
Numerical investigation of the effects of airway obstructions on expiratory flow and association with PFT results
UFUK DEMİR
Doktora
Türkçe
2023
Biyomühendislikİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN GÜNEŞ
- Respiratory sounds classification using artificial neural networks
Solunum seslerinin yapay sinir ağları kullanılarak sınıflandırılması
ÇİĞDEM İLTEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
1995
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiDOÇ.DR. FİKRET GÜRGEN