Kalp rahatsızlıklarının yapay zekâ algoritmaları ve akıllı telefonlar/tabletler kullanılarak tespit edilmesi
Detection of heart diseases using artificial intelligence algorithms and smart phones / tablets
- Tez No: 666764
- Danışmanlar: PROF. DR. FIRAT HARDALAÇ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 99
Özet
Bu tez çalışması kapsamında, mobil cihazlar ve dijital stetoskop kullanılarak kalp seslerinin hastalık bakımından analiz edilebilmesi için yapay zekâ destekli mobil uygulama geliştirilmiştir. Söz konusu uygulama, dijital stetoskop ile elde edilen kalp sesini yapay zekâ modülünde analiz ederek her beş saniyede hastalık teşhis sonucu üretmektedir. Üretilen tahmin, mobil cihazın ekranında sunulmakta olup, ayrıca anlık olarak kalp sesinin grafiği de ekranda görülmektedir. Tüm hesaplama işlemleri mobil cihazın donanımı üzerinde ve anlık olarak gerçekleştirilmektedir. Dolayısıyla, kalp sesinin internet kullanılarak bulut ortamına aktarılması ve hesaplama işlemlerinin bulut donanım üzerinde gerçekleştirilmesine ihtiyaç yoktur. Geliştirilen mobil uygulama Ankara Şehir Hastanesi Kardiyoloji Cerrahisi Bölümü'nde 162 hasta üzerinde denenmiş olup, mobil uygulamanın %92 doğruluk oranı ile hastalık tahmini yapabildiği tespit edilmiştir. Bu tahmin doğruluk oranı oldukça iyi bir sonuçtur, çünkü sadece iyi eğitimli kardiyologlar tarafından bu kadar yüksek bir hastalık tahmin oranı yakalanabilmektedir. Sonuç olarak, kalp hastalıklarının teşhis edilmesinde kullanılan en yaygın ve en eski yöntemlerden olan stetoskop ile kalp seslerinin dinlenmesi yönteminin, yapay zekâ algoritmalarının mobil cihazlarda uygulanması ile köklü bir değişime uğrayacağı ve uzman doktordan bağımsız olarak ön tanı yapılabilmesini sağlayacağı değerlendirilmektedir.
Özet (Çeviri)
Within the scope of this thesis, an artificial intelligence supported mobile application has been developed to analyze heart sounds in terms of disease using mobile devices and digital stethoscope. The application in question uses the heart sound obtained with a digital stethoscope. It produces disease diagnosis results every five seconds by analyzing heart sounds in the artificial intelligence module. The forecast is presented on the screen of the mobile device, and the graphic of the heart sound is also displayed on the screen. All calculations are performed instantly on the hardware of the mobile device. Therefore, it is not necessary to transfer the heart sound to the cloud using the internet and to perform the calculations on the cloud hardware. The developed mobile application has been tested on 162 patients in the Department of Cardiology Surgery of Ankara City Hospital, and it has been determined that the mobile application can predict the disease with an accuracy rate of 92%. This prediction accuracy is a very good result, as such a high disease prediction rate can only be achieved by well-trained cardiologists. As a result, it is considered that auscultation, which is one of the most common and oldest methods used in the diagnosis of heart diseases, will undergo a radical change with the application of artificial intelligence algorithms on mobile devices and will enable pre-diagnosis to be made independently of the specialist doctor.
Benzer Tezler
- Classification of abnormal respiratory sounds using deep learning techniques
Solunum seslerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması
AHAMADI ABDALLAH IDRISSE
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Miyokard enfarktüsü hastalarının tespitinde doğrusal olmayan özniteliklerin performans analizi
Performance analysis of non-linear features in detection of myocardial infarction patients
MERVE KESER
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiZonguldak Bülent Ecevit ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ NARİN
- Yelken balığı eniyileme yaklaşımı ile güçlendirilmiş karar ağacı algoritması kullanarak kalp rahatsızlıklarının teşhisi
Using sailfish optimizer with enhanced decision tree algorithm to diagnose heart disease
MURAT ONUR YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDAL AYDEMİR
- Tip 2 diyabetin erken tanısında makine öğrenme tekniklerinin kullanılması
Using machine learning techniques for EARLY diagnosis of TYPE 2 diabetes
AYÇA ŞANLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
BiyoistatistikAkdeniz ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UĞUR BİLGE