Geri Dön

Derin öğrenme ile biyosinyal sınıflandırma ve hastalık tahmini

Biosignal classification and disease prediction with deep learning

  1. Tez No: 651655
  2. Yazar: MURAT ALAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MUSTAFA CANER AKÜNER, DOÇ. DR. ALPER KEPEZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biyomühendislik, Mekatronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Bioengineering, Mechatronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 61

Özet

Günümüzde yapay zekâ her alanda gelişmektedir. Bu alanlardan birisi de sağlık alanıdır. Teknolojik gelişmeler ile birlikte yapay zekâ, sağlık alanında da kendine önemli bir yer edinmeye başlamıştır. Bu sayede hastalıkların erken evrede tespit edilmesi ve tanı konulması hususunda yapay zekâ uzman hekimlerin ve hastaların işlerini kolaylaştırmaktadır. Kalp hastalıklarının erken tanısına yardımcı olabilmesi için bu çalışmada yapay zekâ kullanılmıştır. Yapay zekâ birçok katmandan meydana gelen yapay sinir ağlarından oluşur. Bu yapay sinir ağları aldığı girdileri çıkışlara dönüştürerek, girdilerin sınıflarını tahmin etmektedir. Bu çalışmada konvolüsyonel sinir ağları kullanılmıştır. Bu yapay sinir ağları görüntü içerisindeki nesneleri sınıflandırmada kullanılır. Konvolüsyonel yapay sinir ağları, ilk önce sağlıklı ve hasta kalp sesleri ile eğitilmiş ve bu eğitimin sonucu test edilmiştir. Yapılan testler sonucunda eğitilen yapay zekânın sağlıklı ve hasta kalp seslerini ayırt ettiği görülmüştür.

Özet (Çeviri)

Artificial intelligence is developing in every field. One of these areas is health. Along with the technological developments, artificial intelligence has started to take an important place in the field of health. In this way, artificial intelligence for the detection and diagnosis of diseases at an early stage facilitates the work of doctors and patients. Artificial intelligence was used in this study for the early diagnosis of heart diseases. Artificial intelligence consists of artificial neural networks that consist of many layers. These artificial neural networks predict the classes of inputs by converting the inputs to outputs. Convolutional neural networks were used in this study. This artificial neural networks are used to classify the objects in the image. Convolutional artificial neural networks were first trained with healthy and sick heart sounds and the result of this training was tested. As a result of the tests carried out, it has been seen that trained artificial intelligence distinguishes between healthy and sick heart sounds.

Benzer Tezler

  1. Objektif ağrı değerlendirmesi için çok boyutlu biyosinyal füzyonu

    Multidimensional biosignal fusion for objective pain assessment

    ELİF YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Kültür Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATMA PATLAR AKBULUT

  2. Derin öğrenme ile süper çözünürlüklü radar görüntüleme

    Super resolution radar imaging with deep learning

    İREM FADİME ERİM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik-Haberleşme Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. IŞIN ERER

  3. Detection of plant leaf diseases via deep learning

    Başlık çevirisi yok

    YOUSIF NAJI HAMAD HAMAD

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilim ve TeknolojiAltınbaş Üniversitesi

    Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN KOYUNCU

  4. Derin öğrenme ile nesne algılamada transfer öğrenme ve ince ayar işlemlerinin etkinliklerinin araştırılması

    Studying effectiveness of transfer learning and fine tuning processes in object detection with deep learning

    MEHMET UĞUR TÜRKDAMAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CELAL ÖZTÜRK

  5. Derin öğrenme ile nokta bulutu üzerinden bina çatı tiplerinin sınıflandırılması

    Classification of building roof types through point cloud with deep learning

    MERVE YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Jeodezi ve FotogrametriKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FEVZİ KARSLI