Examining a patient with a stethoscope using an arduino device
Stetoskop olan hastanın muayene edilmesiarduıno cihazı kullanma
- Tez No: 688915
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 57
Özet
Stetoskop, oskültasyon için veya bir fiziksel veya insan vücudunun iç seslerini duymak için sesli tıbbi bir çözümdür. Arduino, bir I / O (I / O) panosu ve İşleme / Kablolama dilinin bir uygulamasını içeren geliştirme ortamından oluşan fiziksel bir programlama platformudur. LSTM, derin öğrenme alanında kullanılan yapay bir tekrarlayan sinir ağı (RNN) mimarisidir. Standart ileri beslemeli sinir ağlarının aksine, LSTM'nin geri bildirim bağlantıları vardır. Yalnızca tek veri noktalarını (görüntüler gibi) değil, aynı zamanda tüm veri dizilerini (konuşma veya video gibi) işleyebilir. Bu çalışmada, optimizasyon algoritmasına dayalı derin öğrenme tekniklerini birleştirerek kalp hastalıklarının tespiti için yeni bir yöntem sunulmuştur. İlk aşamada LSTM, Arduino tarafından elde edilen kalp sinyallerini sınıflandırmak için uygulandı. BBO, LSTM modelinin hata oranını azaltmak için uygulanarak LSTM'nin performansını artırmak için başvurdu. Sunulan yöntem, önceki çalışmalarla karşılaştırıldığında tatmin edici sonuçlar verdi.
Özet (Çeviri)
The stethoscope is an audio medical expedient for auscultation, or hearing to interior sounds of an physical or human body. Arduino is a physical programming platform consisting of an I / O (I / O) board and development environment that includes an implementation of the Processing / Wiring language. LSTM is an artificial recurrent neural network (RNN) architecture used in the field of deep learning. Unlike standard feed forward neural networks, LSTM has feedback links. It can process not only single data points (such as images) but also entire data strings (such as speech or video). In this study, new method presented for heart diseases detection by combining deep learning techniques based on optimization algorithm. In the first stage, LSTM applied to classify the heart signals that are obtained by Arduino. The BBO applied to enhance the performance of the LSTM by applied to reduce the error rate of the LSTM model. The presented method presented satisfactory results when compared with previous studies.
Benzer Tezler
- Acoustic labyrinth: Validation of a game based heart auscultation educational tool
Akustik labirent: Kalp oskültasyonu eğitimine yönelik oyun-temelli bir aracın geçerlilik çalışması
ZEYNEP NESRİN COŞKUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilim ve TeknolojiBahçeşehir Üniversitesiİletişim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUFAN ADIGÜZEL
- Adherence under present bias
Şimdiki zamana eğilim durumunda tedaviye uyum
HAKAN KILIÇ
Doktora
İngilizce
2023
Endokrinoloji ve Metabolizma HastalıklarıKoç ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği ve Operasyon Yönetimi
DOÇ. DR. EVRİM DİDEM GÜNEŞ ERÇETİN
- Myelodisplastik sendromlu hastalarda diğer risk faktörleri ve kemik iliği fibrozisinin hastalık progresyonuna etkisi, tek merkez sonuçları
Başlık çevirisi yok
EMİNE GÜLTÜRK
Tıpta Yan Dal Uzmanlık
Türkçe
2013
Hematolojiİstanbul Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TEOMAN SOYSAL
- Applying blockchain in exchanging data
Veri transferinde blok zinciri uygulaması
RANEEM SEIRAWAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENVER ÖZDEMİR
- Çocukluk çağı tüberküloz olgularının değerlendirilmesi
Evaluation of childhood tuberculosis facts
PINAR AKYÜZ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıErciyes ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KÖSE