Geri Dön

Artificial intelligence utilized ballistocardiography and phonocardiography based blood clot detection system

Yapay zeka desteği ile ballistokardiografi ve fonokardiografi sinyallerine dayalı kanda pıhtı tespit sistemi

  1. Tez No: 893151
  2. Yazar: NADIM ALDARVISH
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MUTLU AVCI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Anabilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 68

Özet

Kalp krizleri ve beyin inmeleri dünyanın en çok ölüme sebep olan hastalıklardır, genellikle her ikisi kan pıhtıları ile tıkanan damarların sonucudur. Buluş, damarlardaki oluşan kan pıhtıların yerlerini tespit etmek amacıyla bir sensör matrisi ve eğitilen bir yapay sinir ağı (ANN) desteği ile ilgilidir. Buluşta, hastanın yatağının altına bir sensör matrisi yerleştirilecektir, ballistokardiyografi (BCG) sinyalleri ölçülüp fonokardiyografi (PCG) sistemine aktarılacak, PCG sistemine aktarılan sinyaller ses sinyallerine dönüştürülecektir.Sistemin çıkış ekranında hem BCG hem de PCG sinyallerin görünecektir, elde edilen BCG ve PCG sinyalleri eğitilen bir yapay sinir ağına aktarılıp vücut damarlarındaki kan pıhtıların yerleri tespit edilecektir.

Özet (Çeviri)

Heart attacks and strokes are some of the leading causes of death in the world. Both of these diseases are usually the outcome of blocked arteries caused by blood clots. The presented innovation is about using a set of sensors and a trained artificial neural network (ANN) to detect and locate the blood clots across the body. The mentioned sensors will be placed under the patient's bed, then ballistocardiography (BCG) signals will be measured and transferred to the phonocardiography (PCG) system, where they will be converted into sound signals. BCG and PCG graphics will be seen on the output display of the system; the obtained BCG and PCG signals will be fed into a trained artificial neural network, which will locate the locations of blood clots in the body's vessels.

Benzer Tezler

  1. Hadîd Sûresinin 25. âyeti bağlamında tefsirde yapay zekâ kullanımının imkânı

    The possibility of utilizing artificial intelligence in exegesis: The case of verse 25 of Surah al-Hadid

    HAVVA CEBECİOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilim ve TeknolojiFatih Sultan Mehmet Vakıf Üniversitesi

    Temel İslam Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA ÇETİN

  2. Yapay zekâ yöntemleriyle Uyuşmazlık Mahkemesi kararlarının tahmini

    Estimation of the Court of Jurisdictional Disputes decisions with artifical intelligence methods

    MUHAMMED BURAK GÖRENTAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Uludağ Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NURAN BAYRAM ARLI

  3. Öğrencilerin akademik başarısının değerlendirmesinde makine öğrenme algoritmalarının kullanılması

    Prediction of secondary school students' success with machine learning

    DERYA ÇINAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEVCAN YILMAZ GÜNDÜZ

  4. Investigating the role of digital tools and artificial intelligence used in the learning and teaching processes on university students' self-regulated learning skills

    Öğrenme ve öğretme süreçlerı̇nde kullanılan dı̇jı̇tal araçların ve yapay zekânın ünı̇versı̇te öğrencı̇lerı̇nı̇n öz-düzenlemelı̇ öğrenme becerı̇lerı̇ üzerı̇ndekı̇ rolünün ı̇ncelenmesı̇

    NUREVŞAH KAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilim ve Teknolojiİbn Haldun Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DR. MEHMET AKIN BULUT

  5. Conventional and future prediction methods for turbine design parameters in drinking water and irrigation pipelines

    İçme suyu ve sulama borularındaki türbin tasarım parametreleri için geleneksel ve geleceğe yönelik tahmin yöntemleri

    ASLI BERİL EJDER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Makine MühendisliğiTED Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELİN ARADAĞ ÇELEBİOĞLU

    DOÇ. DR. TEVFİK KUTAY ÇELEBİOĞLU