Hamilelik gününün belirlenmesinde raman spektroskopisi temelli yapay zeka yöntemlerinin potansiyelinin araştırılması
Investigating the potential of raman spectroscopy-based artificial intelligence methods in determining gestational days
- Tez No: 886409
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ CEMALEDDİN ŞİMŞEK, DOÇ. DR. MUSTAFA ÜNAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Kadın Hastalıkları ve Doğum, Science and Technology, Electrical and Electronics Engineering, Obstetrics and Gynecology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 86
Özet
Toplumsal kalkınma göstergelerinin değerlendirilmesinde, yenidoğan ve çocuk ölüm oranları sağlık kategorisinde çok önemli bir bileşeni temsil etmektedir. Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ) tarafından bildirildiği üzere, 2021 yılında 5 milyon bebek hayatını yitirmiştir. Bu rakam beş yaş altı çocuk ölümlerinin %47'sine tekabül etmektedir. Bu ölümlerin başlıca nedenleri arasında prematürite, doğum asfiksisi, enfeksiyonlar ve konjenital anormallikler yer almaktadır. Erken doğumun erken teşhisi, bu ölümlerin azaltılması için büyük önem taşımaktadır. Yapay Zeka (YZ) bu alanda önemli bir rol oynama potansiyeline sahiptir. Erken doğumları tahmin etmek için lojistik regresyon, rastgele ormanlar ve yapay sinir ağları (YSA) yöntemleri farklı veri setleri üzerinde kullanılmıştır. Bu amaçla Raman spektroskopisinden elde edilen verilerin kullanıldığı herhangi bir araştırma bulunmamaktadır. Bu tez kapsamında, bu amaca yönelik ilk adım olarak, hamile sıçanların serviks (rahim ağzı) dokularından elde edilen Raman spektrumlarını analiz ederek gebelik gününü tahmin etmek için çeşitli YZ teknikleri kullanılmıştır. Çalışma, gebelik günlerinin %87,5'e varan bir doğrulukla tahmin edilebileceğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
In evaluating societal development indicators, the mortality rates of newborns and children represent a pivotal component within the health category. As reported by the World Health Organization, 5 million newborns died in 2021, representing 47% of all deaths in children under five years of age. The primary causes of these deaths include prematurity, birth asphyxia, infections, and congenital abnormalities. The early detection of preterm birth (PTB) is of paramount importance for the reduction of these fatalities. Artificial intelligence (AI) has the potential to play a significant role in this area. Machine learning methods, such as logistic regression, random forests, and artificial neural networks (ANN), have been applied to various datasets to predict PTB. However, there is currently no evidence of studies employing data from Raman spectroscopy for this purpose. In this thesis, as a first step towards this goal, various AI methods were utilized to predict the gestational days of rats by analyzing the Raman spectra obtained from their cervical tissue. The study demonstrated that gestational days with a prediction accuracy reaching up to to 87.5%.
Benzer Tezler
- When the countryside is free: Urban politics, local autonomy and the changing social structure in Ottoman Salonika, 1740-1820
Kırın Özgür Olduğu Zamanlarda: Osmanlı Selanik'inde Kent Siyaseti, Yerel Otonomi ve Değişen Sosyal Yapılar, 1740-1820
İRFAN KOKDAŞ
Doktora
İngilizce
2013
EkonomiState University of New York at BinghamtonTarih Ana Bilim Dalı
PROF. DR. JEAN QUATAERT
- Abbâsî Halifeliği ile Irak Selçukluları Devleti arasındaki iktidar mücadelesi
The power struggle between The Abbasid Caliphate and The Seljuks of Iraq
MUSTAFA ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
TarihNevşehir Hacı Bektaş Veli ÜniversitesiTarih Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NİLAY AĞIRNASLI
- Divan şiirinde dâriye
Dâriye in divan poetry
HASRETNUR KÖSE ÜNAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Türk Dili ve EdebiyatıVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiTürk Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT ÖZTÜRK
- 35 yaş ve sonrasında hamileliğe dair yaşantılar: Öznel ve medikal bir deneyim olarak hamilelik
Experiencing pregnancy over the age of 35: A subjective and medical experience
ŞEYMA DEMİRLİKAN
- Derin öğrenme yöntemleri kullanılarak anne sağlığı risk analizi yapılması
Maternal health risk analysis using deep learning methods
BURÇİN YÖNEL ÖNEM
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HACER KARACAN