Otomatik harici defibrilatör için gömülü sisteme uygun yapay zekâ tabanlı şok tavsiye sisteminin geliştirilmesi ve gerçeklenmesi
Development and implementation of an artificial intelligence based shock advice system suitable for embedded system for automatic external defibrillator
- Tez No: 893611
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAH TALHA SÖZER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karabük Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 115
Özet
Bu çalışma, ani kalp durması (SCA) gibi hayatı tehdit eden durumlarda hayati önem taşıyan otomatik harici defibrilatörlerin (AED'ler) etkinliğini ve erişilebilirliğini artırmayı amaçlamaktadır. SCA, kalbin beklenmedik bir şekilde atmayı durdurduğu ciddi bir durumdur ve derhal tedavi edilmezse genellikle ölüme yol açar. Her yıl dünya çapında milyonlarca insan SCA nedeniyle ölmektedir. AED'ler bu tür acil durumlarda hızlı bir müdahale sağlayarak hayatta kalma oranlarını önemli ölçüde artırabilir. Bu araştırmanın odak noktası, hastane dışı kalp durması (OHCA) vakalarına hızlı müdahale için makine öğrenimi (ML) destekli uygulamalar geliştirerek AED cihazlarını iyileştirmektir. Mevcut AED'ler geleneksel sinyal işleme yöntemlerini kullanarak kalp ritmi bozukluklarını tespit ederken, literatürdeki ML tabanlı şok tavsiye algoritmaları (SAA) daha yüksek doğruluk sunmaktadır. Ancak, bu algoritmalar genellikle donanım sınırlamaları dikkate alınmadan modern programlama dilleri kullanılarak geliştirilmiştir. Bu çalışma, düşük maliyetli mikrodenetleyiciler üzerinde çalışabilen ve AED cihazlarına entegre edilebilen ML tabanlı SAA elde etmeyi ve gömülü sistemlerde test etmeyi amaçlamaktadır. Bunu başarmak için, düşük hesaplama maliyetine sahip ML tabanlı SAA geliştirilmiş, C diline entegre edilmiş ve mikrodenetleyici tabanlı bir geliştirme kiti üzerinde test edilmiştir.
Özet (Çeviri)
This study aims to enhance the effectiveness and accessibility of Automated External Defibrillators (AEDs), which are crucial in life-threatening situations such as Sudden Cardiac Arrest (SCA). SCA is a serious condition where the heart unexpectedly stops beating, and if not treated immediately, it often results in death. Each year, millions of people worldwide die from SCA. AEDs can significantly increase survival rates by providing rapid intervention in such emergencies. The focus of this research is to improve AED devices by developing Machine Learning (ML)-supported applications for rapid response in Out-of-Hospital Cardiac Arrest (OHCA) cases. While existing AEDs detect heart rhythm abnormalities using traditional signal processing methods, ML-based Shock Advice Algorithms (SAA) in the literature offer higher accuracy. However, these algorithms are often developed using modern programming languages without considering hardware limitations. This study aims to develop and test an ML-based SAA that can operate on low-cost microcontrollers and be integrated into AED devices. To achieve this, a low-computation-cost ML-based SAA was developed, integrated into the C programming language, and tested on a microcontroller-based development kit.
Benzer Tezler
- Recurrent neural networks for complex survival problems
Karmaşık yaşam problemleri için yinelemeli sinir ağları
PIUS SINDIYO MARTHIN
Doktora
İngilizce
2023
İstatistikHacettepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİHAL ATA TUTKUN
- Identification of some nonlinear systems by using least-squares support vector machines
Doğrusal olmayan bazı sistemlerin en küçük kareli destek vektör makineleriyle tanılanması
MAHMUT YAVUZER
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER MORGÜL
- İki harici ve altı dahili aboneden oluşan otomatik telefon santralı tasarımı ve gerçekleştirilmesi
Design and construction of a private branch exchange which has two external and six internal subscribers
İLYAS GÖZÜBATIK
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELÇUK GEÇİM
- Development of a new external fixator system for automated bone fixation: Theory and implementation
Otomatik kemik düzletme için yeni bir harici fiksatör sisteminin geliştirilmesi: teori ve uygulaması
AHMET AYDIN
Doktora
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. MUSTAFA KEREM ÜN
- Harici fiksatör uygulamalı kırık kemiklerin tedavisinde otomatik redüksiyon yapabilen medikal robotun gerçekleştirilmesi
Implementation of a medical robot to reduce fractured bones automatically for treatment with external fixators
İDRİS SANCAKTAR
Doktora
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ULUTAŞ