Biyomedikal sinyallerin özellikleri kullanılarak osteoporoz ön tanısı
Pre-diagnosis of osteoporosis using the properties of biomedical signals
- Tez No: 588127
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ VOLKAN AKDOĞAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yozgat Bozok Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Osteoporoz, insan vücudundaki kemiklerin sertliklerinin azalarak kalitelerinin bozulması sonucu daha dayanıksız ve kırılgan duruma gelmeleri ile kendini gösteren ve tüm iskeletimiz üzerinde etkisi olan sistemik bir hastalıktır. Bu çalışmada, bir iskelet hastalığı olan osteoporozun ön tanısında kullanılan X-ray absorbsiyometri (DEXA) testinin radyasyon dezavantajı sebebiyle, buna alternatif ve yapay zeka tabanlı, doğruluk değeri yüksek bir karar destek sistemi oluşturmak amaçlanmıştır. Gerçekleştirilecek sistem bir ön tanı yöntemi olarak kullanılacaktır. Bunun için, 150 hastadan alınan belirli parametrelerden oluşturulan veri seti yardımı ile PNN, LVQ, MLNN-1, MLNN-2 yöntemleri kullanılmıştır. Elde edilen başarı oranı ile Yapay sinir ağlarının osteoporoz hastalığının teşhisinde karar destek sistemi olarak kullanılabileceği görülmüştür. Bu çalışma sayesinde bu hastalığın şüphesi ile ilgili birime gelecek tüm hastalara DEXA testinin uygulanma olasılığı aza indirgenmiş olacaktır.
Özet (Çeviri)
Osteoporosis is a skeletal disorder characterized by low bone intensity and micro-architectural corruption of osseous texture. Dual-Energy X-ray Absorptiometry (DEXA) uses x-ray beams at two photon energies to predict bone mineral intensity (BMD). This method has been applied extensively to determine osteoporosis. Due to the radiation disadvantage of the DEXA test, alternatively, an artificial intelligence-based decision support system is aimed. The system to be performed will be used as a preliminary diagnosis method for osteoporosis. For this reason, PNN, LVQ, MLNN-1, MLNN-2 are used from 150 patient's specific parameters. It has been observed that artificial neural networks can be used as a decision support system in the diagnosis of osteoporosis. Thanks to this study, the probability of the application of the DEXA test will be reduced to a minimum for all the patients who are suspected of having this disease.
Benzer Tezler
- Simulation of signal processing for wrist rehabilitation
Bilek rehabilitasyonu için sinyal işlemenin benzetimi
EMRE KEKLİKÇİOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Makine MühendisliğiGaziantep ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LALE CANAN DÜLGER
- A unified framework for secure and intelligent ECG signal processing via chaotic encryption, fully homomorphic computation and federated learning
Kaotik şifreleme, tam homomorfik hesaplama ve federatif öğrenme ile güvenli ve akıllı EKG sinyal işleme için birleşik bir çerçeve
BEYAZIT BESTAMİ YÜKSEL
Doktora
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞE YILMAZER METİN
- Katmanlı ortamlarda fotoakustik görüntüleme için ses hızı tahmin yöntemi geliştirilmesi
Development of a sound speed estimation method for photoacoustic imaging in layered media
HASAN AKYÜREK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGÜR ÖZDEMİR
- El hareketlerinin elektromyogram sinyalleri ve yardımcı sensör verileri ile sınıflandırılması
Classification of hand movements via electromyogram and auxiliary sensor data
SİNAN YAĞCIOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Biyomühendislikİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. İLKER BAYRAM
- Fotoakustik tomografi ile altın nanokürelerin karakterizasyonu
Characterization of gold nanospheres using photoacoustic tomography
BİRGÜL SAYAN KARAÇAM
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGÜR ÖZDEMİR