Geri Dön

An İntelligent diagnostic system for the interperration of antepartum fetal heart rate tracings based on artificial neural networks and features obtained by wavelet transformation

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 56779
  2. Yazar: GÜLŞAH ERGÜN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AYDAN M. ERKMEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Fetal Kalp Atım Hızı, Dalgacık Dönüştürme, Yapay Sinir Ağları. vı, Fetal Kalp Atım Hızı, Dalgacık Dönüştürme, Yapay Sinir Ağları. vı
  7. Yıl: 1996
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 77

Özet

öz ANTEPARTUM FETAL KALP ATIM HIZI TRASELERINİN DE?ERLENDİRİLMESİNDE DALGACIK DÖNÜŞTÜRME VE YAPAY SİNİR A?LARI KULLANAN AKILLI TANI SİSTEMİ Ergün, Gülşah Yüksek Lisans, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Aydan M. Erkmen Eylül 1996, 64 sayfa Bu çalışmada antepartum fetal kalp atım hızı traselerinin yorumlanması için yapay zekalı bir sistem geliştirildi. Bu amaçla 279 normal ve 134 yüksek riskli gebeden elde edilen 1652 antepartum fetal kalp atım hızı trasesi değerlendirildi. Kalp atım hızı traseleri 27-42 haftalar arasında ikişer haftalık aralarla elde edildi. Fetal kalp atım hızı parametrelerinin elde edilmesinde dalgacık dönüştürme yöntemi kullanıldı. Sistemin karar verme aşamasında ise yapay sinir ağı yapısı kullanıldı. Perinatoloji uzmanı ve analiz programının yorumlarının benzerlik ve farklılıklarını karşılaştırmak için konfüzyon matrisi kullanıldı. Sistemin öğrenme performansı 8 farklı ikişer haftalık periyodlar için değerlendirildiğinde yüksek sensitivite ve düşük spesifıte görüldü. Ayırtetme işleminin kapasitesi 33 'üncü gebelik haftasından sonra istatiksel olarak anlamlı bulundu. Sistemin 33 'üncü gebelik haftasından sonra rutin olarak kullanılabileceği gösterildi.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT AN INTELLIGENT DIAGNOSTIC SYSTEM FOR THE INTERPRETATION OF ANTEPARTUM FETAL HEART RATE TRACINGS BASED ON ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND FEATURES OBTAINED BYWA VELET TRANS FORMA TION Ergün, Gülşah M.S., Department^fElectrieâl and Electronics Engineering Supervisor: Assoc. Prof, Dr. Aydan M. Erkmen September 1996, 64 pages This thesis is about the artificial intelligent diagnostic system which is developed for the automated analysis of antepartum fetal heart rate tracings. One thousand six hundred fifty-two antepartum fetal heart rate tracings were acquired from 279 normal and 134 high-risk pregnancies. Fetal heart rate tracings were obtained biweekly from the 27th to 42nd gestational weeks. We used wavelet transformation for the determination of fetal heart rate parameters. We have used artificial neural networks in the decision making step of the system. Confusion matrix is used for comparing the similarities and dissimilarities among the interpretations of the perinatal expert and the iiietme işleminin kapasitesi 33 'üncü gebelik haftasından sonra istatiksel olarak anlamlı bulundu. Sistemin 33 'üncü gebelik haftasından sonra rutin olarak kullanılabileceği gösterildi.

Benzer Tezler

  1. Türk halılarının görüntü veri tabanı kullanarak saklanması ve sorgulanması

    Başlık çevirisi yok

    BARBAROS GÜNAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUHİTTİN GÖKMEN

  2. Developing novel model for disease detections by processing medical data with artificial intelligence techniques

    Yapay zeka teknikleri teknikleriyle tıbbi verileri kullanarak tespit yapan yeni bir model ve algoritma geliştirme

    DERYA YELİZ COŞAR SOĞUKKUYU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OĞUZ ATA

  3. Developing a novel artificial intelligence based method for diagnosing chronic obstructive pulmonary disease

    Kronik obstrüktif akciğer hastalığı teşhisi için yapay zeka tabanlı yeni bir yöntem geliştirilmesi

    İNANÇ MORAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DENİZ TURGAY ALTILAR

  4. Yapay zeka uygulamaları

    Artificial intelligence applications

    PINAR AKKUŞ

  5. An Expert system design for a transportation problem

    Başlık çevirisi yok

    BURAK ACAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1994

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. LALE DURUİZ