Correlation between vector autoregressive model coefficients of circulatory system and baroreflex sensitivity
Dolaşım sisteminin vektör özbağlanım modeline ait katsayıları ile barorefleks duyarlılığı arasındaki ilişki
- Tez No: 573365
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SAMİ ARICA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 102
Özet
Bu çalışmada kalp atım hızı değişkenliği (RR) ve sistolik kan basıncı (SKB) işaretleri iki kanallı bir işaret olarak alınmıştır. İki kanallı sinyal, birinci dereceden bir vektör otoregresif model (VAR (1)) ve ARX model ile temsil edilmiş ve barorefleks duyarlılığı (BRS) hesaplanmıştır. Bu işlem ilaç (phenylephrine) enjeksiyonu yapılarak kan basıncı değiştirilen 17 farklı deneğin verileri için yapılmış ve BRS ile VAR(1) modeli katsayıları arasında çok değişkenli doğrusal regresyon ile bir bağ kurulmuştur. Bu şekilde kestirilen ve hesaplanan BRS arasında ilişki katsayısı 0.73 bulunmuştur. BRS ve VAR (1) model katsayıları arasındaki doğrusal ilişki incelendiğinde, BRS ve b katsayısı arasındaki korelasyon katsayısı 0.8132 olarak bulunmuştur. Aynı çalışma ARX model kullanılarak da tekrarlanmış ve BRS arasında ilişki katsayısı 0.72 bulunmuştur. BRS ve ARX modelin a12 katsayısı arasındaki korelasyon katsayısı 0,8096 olarak bulunmuştur. Bu sonuçlar, BRS değerinin VAR(1) ve ARX modeli katsayılarından tahmin edilebileceğini ve bu modellerin dolaşım sistemini tanımladığını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
In this study, heart rate variability (RR) and systolic blood pressure (SBP) signals are considered as a two-channel signal. The two-channel signal has been represented by a first-order vector autoregressive model (VAR(1)) and autoregressive exogenous model (ARX), and baroreflex sensitivity (BRS) has been computed. This processing has been repeated for 17 subjects whose blood pressure has been altered with medicine (phenylephrine) injection and BRS, and VAR(1) model parameters have been related by employing multi-variable linear regression. The correlation coefficient between predicted BRS in this way and computed BRS has been obtained as 0.73. When linear relationship between BRS and VAR(1) model coefficients were examined, the correlation coefficient between BRS and b coefficient was found as 0.8132. The same study was repeated using ARX model and the correlation coefficient between BRS was found to be 0.72. The correlation coefficient between BRS and a12 coefficient of ARX model was found as 0.8096. These results shows that BRS can be predicted from VAR(1) and ARX model coefficients, and the used models characterize the circulatory system.
Benzer Tezler
- A study of the correlation between growth rate and return on market in Türkiye
Türkiye'de büyüme hızı ile pazar geri dönüşü arasındaki ilişkinin incelenmesi
ASMA BORJI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
İşletmeHaliç Üniversitesiİşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ARMAN TEKSİN TEVFİK
- Sparse linear prediction models for radar imaging and classification
Radar hedef görüntüleme ve sınıflandırma için seyrek doğrusal öngörü modelleri
BAHAR ÖZEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. IŞIN ERER
- A multi-fidelity prediction framework with convolutional neural networks using high-dimensional data
Yüksek boyutlu veriler ile çok-doğruluklu evrişimsel sinir ağı tabanlı kestirim
HÜSEYİN EMRE TEKASLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MELİKE NİKBAY
- Genel lineer istatistiksel modelde yanlı tahmin ediciler ve tanılama metotları
Biased estimators and diagnostic methods in general linear statistical model
TUĞBA SÖKÜT AÇAR
Doktora
Türkçe
2016
İstatistikÇukurova Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHMUDE REVAN ÖZKALE
- Hisse senedi ve bono getirilerinin doğrusal olmayan modellemelerle analizi: Türkiye örneği
Non-linear analysis of stock and bond market returns: Evidence from Turkey
YİĞİT AYDOĞAN