Term-preterm detection using spectral estimation with machine learning and deep learning methodologies
Makine öğrenmesi ve derin öğrenme metodolojileri ile spektral kestirim kullanarak term ve preterm doğum tespitinin yapılması
- Tez No: 629072
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET EMİN YÜKSEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyomühendislik, Bioengineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 77
Özet
Bir bebeğin tıbben öngörülen doğum tarihinden daha önce doğması olarak tanımlanan erken doğum gerek anne gerekse yeni doğan bebek için ciddi Sağlık sorunlarına sebep olmaktadır. Erken doğum vakalarının dünya çapında gitgide artan sayılarına ek olarak, erken doğum olayının gerçek sebeplerinin tam olarak bilinmemesi bu problem ile baş etmek için ciddi bir sorun meydana getirmektedir. Bu yüzden, erken doğumları önceden tespit etmek ve onların yol açtığı sorunlarla Baş edebilmek için erken doğum konusundaki araştırma çalışmalarının artırılması gerekmektedir. Bu çalışmada erken doğum olaylarının önceden tespit edilebilmesi amacıyla Elektrohisterografi (EHG) sinyallerinin Spektrum analizi incelenmektedir. Rahim kaslarından elde edilen EHG sinyalleri Öncelikle ön işlemeye tabi tutulmuş ve spektral analiz için çerçevelere bölünmüştür. Bu çerçevelere ait centroid frekansları bir öznitelik vektörü olarak kullanılmış ve makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri içeren sınıflandırma deneylerinde erken doğum tahmini amacıyla kullanılmıştır. Bu işlemlere ek olarak uygulanan istatistiksel analiz ve literatürde mevcut olan diğer yöntemlerle yapılan kıyaslamalar tezde işlenen centroid frekansı tabanlı erken doğum tahmin yönteminin literatürde bilinen yöntemlere göre çok daha iyi bir sınıflandırma performansı verdiğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Preterm delivery, the delivery of babies before the estimated delivery date, exposes both the mother and the unborn child to health complications. Aside from the increasing number of preterm deliveries worldwide, the exact unknown causes of preterm deliveries present an extra challenge at combating this menace. Thus, there is a need to contribute to the ongoing research to predict preterm delivery and take necessary actions to reduce the undesired implications of preterm delivery. This thesis study investigates the spectral properties of Electrohysterography (EHG) signals to predict preterm delivery. EHG signals, obtained from the uterine muscle, are preprocessed and sliced into frames for spectral analysis. The centroid frequencies of these frames which represent a feature vector are subsequently employed for classification experiments with machine learning and deep learning models to predict preterm birth. A further statistical analysis and comparison with existing methods in the literature confirm the superiority of the proposed centroid frequency estimation for the prediction of preterm delivery.
Benzer Tezler
- Solunum sıkıntısı nedeniyle yenidoğan yoğun bakım ünitesi'ne yatan 34 hafta ve üzerindeki yenidoğan bebeklerin holter bulgularının değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
BENAN SANCAR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıSağlık Bilimleri ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KARACAN
- Uterus elektromyogram sinyalleri kullanarak kasılmaların tespiti ve erken doğum kestirimi
Detection of contractions and estimation of preterm birth by using uterus electromyogram signals
AYŞE TAŞDÖĞEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ATİLA YILMAZ
- Preterm eylem, EMR ve gebelik kaybı öyküsü olan gebelerde Chlamydia trachomatis prevalansının araştırılması
The prevelance of chlamydia trachomatis in preterm labor, premature rupture of membrane and history of pregnancy loss
EBRU YALTI
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2012
Kadın Hastalıkları ve DoğumEskişehir Osmangazi ÜniversitesiKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN METE TANIR
- Neonatal tarama programında konjenital adrenal hiperplazi taraması pozitif saptanarak Dokuz Eylül Üniversitesi Çocuk endokrinolojisi bilim dalı'na yönlendirilen yenidoğanların retrospektif değerlendirilmesi
Retrospective evaluation of neonates referred to Dokuz Eylul University department of pediatric endocrinology with positive screening test for congenital adrenal hyperplasia
BERFİN ORHAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Endokrinoloji ve Metabolizma HastalıklarıDokuz Eylül ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KORCAN DEMİR
- 2014-2020 yıllarında yenidoğan yoğun bakım ünitesinde yatan bebeklerin ilk 2 yılda postnatal büyümelerinin retrospektif olarak değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
UĞUR UMUT TANYERİ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıEge ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET YALAZ