Ionic current estimations from cardiac action potentials by using single and multi-output regression models
Tek ve çok çıktılı regresyon modelleri kullanarak kardiyak aksiyon potansiyellerinden iyonik akım eğrilerinin tahminleri
- Tez No: 742547
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEVGİ ŞENGÜL AYAN, DOÇ. DR. HASAN ÖZDOĞAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Antalya Bilim Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 67
Özet
İyon kanallarının dinamiklerini yakalamak için geleneksel deneysel prosedürler her zaman mümkün olmamaktadır, mümkün olduklarında da zaman alıcıdırlar. Bu çalışmada amaç, bir yapay sinir ağından (ANN) faydalanarak kardiyak aksiyon potansiyeli (AP) sırasındaki iyonik akımları tahmin etmektir. İyon kanalı iletkenlik dalgalanmalarını baz alan iyonik akımları belirlemeye yarayan elektrofizyolojik simülasyonları gerçekleştirebilmek amacıyla tek hücreli bir model kullanılmıştır. Ardından, ilgili kardiyak AP ile birlikte ilgili iyonik akımlar hesaplanmış ve yalnızca AP eğrisinden istenen akımları tahmin etmek için bir ANN algoritması kullanılmıştır. Bu tez çalışmasında, tüm verilerin R (doğrulama) puanlarıyla kanıtlandığı üzere, Bayes düzenlemesi (BR) yöntemi kullanıldığında iyonik akımın, yalnızca AP formları kullanılarak büyük bir isabet oranı ile tahmin edilebileceğini göstermek amaçlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Conventional experimental procedures for capturing the dynamics of ion channels are not at all times possible, and when they are, they can be time-consuming. Using an artificial neural network (ANN) the aim is to predict the ionic currents during cardiac action potential (AP) in this work. A single-cell model was used to perform electrophysiological simulations to determine ionic currents based on ion channel conductance fluctuations. Then, the relevant ionic currents together with the related cardiac AP are calculated and fed into an ANN algorithm to anticipate the desired currents from the AP curve only. This thesis shows that when Bayesian regularization (BR) is utilized, the ionic current can be predicted with great accuracy from AP, as evidenced by the R (validation) scores of the whole data set, utilizing only AP forms.
Benzer Tezler
- Simpli ed cardiodynamic tissue electrophysiology characterization, reduced order modeling with therapeutic perspective
Başlık çevirisi yok
CELAL ALAGÖZ
- Biyomagnetik olaylar
Başlık çevirisi yok
M.TOGAN ÇANDIR
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. İNCİ AKKAY
- Purkinje hücresinde bulunan iyonik atomların dinamiğinin bölmeli modellemeye dayalı olarak incelenmesi
Analysis of dynamics of ionic currents in purkinje cell based on compartmental modeling
MAHMUT ÖZER
Doktora
Türkçe
2001
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. TEMEL KAYIKÇIOĞLU
- Hemodiyaliz amaçlı poliakrilonitril membranlar hazırlanması
Preparation of polyacrylonitrile membranes for hemodialysis application
GAMZE BEHMENYAR
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BİRGÜL TANTEKİN (ERSOLMAZ)
- Encapsulation and release of amino acids in double emulsions
Amino asitlerin çoklu emülsiyonlarda enkapsülasyonu ve salımı
ESRA KOCAMAN
Doktora
İngilizce
2021
Gıda Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ASLI CAN KARAÇA
PROF. DR. PAUL VAN DER MEEREN