Yapay zeka yöntemleri kullanılarak iskemik inme alt tiplerinin belirlenmesi
Classification of ischemic stroke subtypes using artificial intelligence methods
- Tez No: 885415
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ERHAN AKBAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Adli Bilişim Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Adli Bilişim Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 52
Özet
Dünya çapında milyonlarca insanın her yıl inme geçirdiği bilinmektedir. İnme, aynı zamanda insanların hayatını kaybetmesine ve fiziksel sorunlar yaşamasına neden olabilmektedir. İnme aniden gerçekleşen bir hastalık tipi olduğu için hızlı müdahale edilmesi gerekmektedir. İnme lezyonunun tespiti için biyomedikal görüntü yöntemleri kullanılarak nöroloji veya radyoloji uzman hekimleri tarafından yapılmaktadır. Hastanelerde görüntü çekiminin fazla olması ve uzman hekim sayısının az olması ve el yardımı ile bölütlenmenin yapılması zaman alıcı bir süreç olduğu için inme teşhisinin sürecinin uzamasına neden olabilmektedir.Difüzyon MR Görüntüleme(MRG) görüntü tekniğini kullanarak Piramidal ve Sabit Boyutlu Yama Tabanlı Özellik Mühendisliği Modeli(PFP-FE) olarak adlandırdığımız model ile iskemik inmenin tespit sürecinin kısaltılması için bir model önerdik. İskemik inme tespit ve sınıflandırılması için önerdiğimiz PFP-FE modelinin doğruluğu için 3673 Difüzyon MRG içeren yeni bir veri seti oluşturduk. Önerilen modelin doğruluk oranı %87,56 olarak hesaplanmıştır.
Özet (Çeviri)
Millions of people worldwide are known to have a stroke every year. Stroke can also can also cause people to lose their lives and experience physical problems. Since stroke is a type of disease that occurs suddenly,rapid intervention is required. Stroke lesion detection is performed by neurology or radiology specialists using biomedical imaging methods. The high number of image acquisition in hospitals and the low number of specialist physicians and manuel segmentation is a time-consuming process and may prolong the process of stroke diagnosis. Using Diffusion MR Imaging(MRI) image technique, we proposed a model for shortening the detection process of ischemic stroke with a model we call Pyramidal and Fixed Dimensional Patch Based Feature Engineering Model(PFP-FE). For the accuracy of our proposed PFP-FE model for ischemic stroke detection and classification, we created a new dataset containing 3673 Diffusion MRIs. The accuracy rate of the proposed model was calculated as 87.56%
Benzer Tezler
- Beyin kitlelerine yönelik erken tanı ve sınıflandırma sistemi
Early diagnosis and classification system for brain masses
ALİ BERKAN URAL
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FIRAT HARDALAÇ
PROF. DR. PINAR ÖZIŞIK
- İntravenöz trombolitik ve mekanik trombektomi uygulanan akut iskemik inme olgularında yapay zeka yöntemleriyle prognoz tahminlemesi
Prediction of clinical outcome by machine learning based models for intravenous thrombolytic and mechanical thrombectomy patients in acute ischemic stroke
IRMAK SALT
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
NörolojiSağlık Bilimleri ÜniversitesiNöroloji Ana Bilim Dalı
UZMAN IŞIL KALYONCU ASLAN
PROF. DR. EREN GÖZKE
- Makine öğrenme ve derin öğrenme algoritmaları ile elektrokardiyogram sinyalindeki iskemik değişikliklerin tespiti
Investigation of ischemic changes in electrocardiogram signal using machine learning and deep learning algorithms
SERKAN USLU
- Bulanık mantık denetimli termoelektrik beyin soğutucusu
Fuzzy logic controlled thermoelectric brain cooler
ABDULLAH HAKAN YAVUZ
Doktora
Türkçe
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiTeknik Eğitim Bölümü
PROF. DR. RAŞİT AHISKA
- Design of predictive maintenance model using artificial intelligence methods
Yapay zeka yöntemleri kullanılarak kestirimci bakım modelinin dizayn edilmesi
BEGÜM AY TÜRE
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Ticaret ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDÜL HALİM ZAİM
DOÇ. DR. AKHAN AKBULUT