Digital twin design and realisation in healthcare
Sağlıkta sayısal ikiz tasarım ve gerçeklemesi
- Tez No: 926267
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET HİLAL ÖZCANHAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Makine öğrenmesi, Nesnelerin interneti, Sayısal ikiz, Teletıp, Machine learning, Internet of things, Digital twin, Telemedicine
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Sayısal İkiz ya da Dijital İkiz (DT), fiziksel bir nesnenin, sistemin veya sürecin özelliklerinin ve davranışlarının sanal bir temsili olarak sunan yeni bir teknolojidir. Bu DT'ler, otomotiv ve ulaşım, üretim ve sağlık hizmetleri gibi endüstrilerde gerçek dünyadaki varlıkları simüle etmek için yaygın olarak kullanılır. Bu tez, bir hastanın zihinsel durumunun dijital bir temsili olan Zihinsel Dijital İkiz'i (MTWIN) sunarak DT'nin ruhsal sağlığa uygulanmasını araştırmaktadır. MTWIN sağlık profesyonellerinin hastanın ruhsal durumunu tedavi boyunca takip etmelerine ve değerlendirmelerine yardımcı olmak için çeşitli kişisel ve tıbbi veri kaynaklarını bir araya getirir ve Birleşmiş Milletler Sürdürülebilir Kalkınma 2030 Hedeflerine ruhsal iyi oluş konusunda katkıda bulunur. MTWIN günlük kayıtları, ilaç geçmişi, yaşam tarzı faktörleri (ör: yeme alışkanlıkları, sosyal etkileşimler) ve genel sağlık durumu gibi hasta tarafından bildirilen bilgilerin yanı sıra akıllı giyilebilir cihazlardan gelen sensör verilerini (ör: uyku süresi, fiziksel aktivite) kullanır. Sistem ayrıca, ruh sağlığını etkileyebilecek yerel hava koşulları gibi çevresel verileri de içerir. MTWIN'in temel bir bileşeni, TREMO (4709 katılımcıyla doğrulanmış Türkçe duygu analizi veri kümesi) ve Türkçe Tweetler veri kümesi üzerinde eğitilmiş bir Makine Öğrenimi (ML) modelidir. Bu ML modeli, hastanın günlüklerine dayanarak duygusal durumu (sevinç, üzüntü, korku, öfke, şaşkınlık ve iğrenme) tahmin eder. MTWIN mobil, tablet ve web uygulamaları üzerinden erişilebilir olup hastalara psikolojik ilerlemeleri hakkında geri bildirim sunar ve fiziksel aktivite, uyku ve yeme alışkanlıkları gibi davranışları da iyileştirmeleri teşvik eder. Ayrıca sağlık profesyonellerine hastanın ruh sağlığı gidişatına ilişkin tarihsel bir genel bakış sunarak tedavide bilinçli karar vermeyi kolaylaştırır. İlk sonuçlar, MTWIN'in bir hastanın duygusal durumunu izlemek için etkili bir aday olabileceğini ve ML modelinin hastanın günlük psikolojik durumunu tahmin etmede %93,50 oranında bir doğruluk gösterdiğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Digital Twin (DT) is an emerging technology that serves as a virtual representation of the features and behaviors of a physical object, a system, or a process. These DTs are commonly used in industries such as automotive and transportation, manufacturing, and healthcare to simulate real-world entities. This thesis explores the application of DT to mental health by introducing the Mental Digital Twin (MTWIN), a digital representation of a patient's mental state. The MTWIN integrates diverse sources of personal and medical data to assist healthcare professionals in tracking and evaluating the patient's mental well-being throughout treatment and contributes to the United Nations' Agenda 2030 for Sustainable Development in mental well-being. Data inputs to the MTWIN include self-reported information such as diary entries, medication history, lifestyle factors (e.g., eating habits, social interactions), and general health status, along with sensor data from smart wearables (e.g., sleep duration, physical activity). The system also incorporates environmental data, such as local weather conditions, which may influence mental health. A key component of the MTWIN is a Machine Learning (ML) model that has been trained on the TREMO (a validated emotion analysis dataset in Turkish, with 4709 participants) and the Turkish Tweets dataset. This ML model predicts the emotional state (joy, sadness, fear, anger, surprise, and disgust) based on the patient's diaries. The MTWIN is accessible via mobile, tablet, and web applications, offering patients feedback on their psychological progress and encouraging improvements in behaviors such as physical activity, sleep, and eating habits. It also provides healthcare professionals with a historical overview of the patient's mental health trajectory, facilitating informed decision-making in treatment. Initial results suggest that the MTWIN could be an effective candidate for tracking a patient's emotional state, with the ML model demonstrating an accuracy of 93.50% in predicting the patient's daily psychological condition.
Benzer Tezler
- An Experimental and analytical investigation of cam follower jump phenomenon
Başlık çevirisi yok
ŞÖLEN ŞEN
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ÇALIŞKAN
- A-D, D-A çeviricileri ve -40 derece ile 100 derece arasında çalışan bir dijital termometre tasarım ve yapımı
Başlık çevirisi yok
N.GÜLER FENER
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Fizik ve Fizik MühendisliğiGazi ÜniversitesiFizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ATİLLA ÖZMEN
- Digital alan kalp hastalarının ilaç kullanımına uyumu ve uyumu etkileyen faktörler
The Drug adaptability of heart patients taking digitalis and factors affecting the adaptability
MÜYESSER ERDEM
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
HemşirelikCumhuriyet ÜniversitesiHemşirelik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YUSUF SARIOĞLU
- Landsat uyduları aracılığı ile elde edilen görüntülerin işlenmesinde kontrast artırma tekniklerinin tanımı ve bu tekniklere ilişkin bilgisayar programlarının hazırlanması üzerine bir çalışma
Başlık çevirisi yok
BİLHAN TABAK
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Dört zamanlı türbaşarj direk püskürtmeli bir dizel motorunun bilgisayar ile sümülasyonu
Computer aided simulation of a fourstroke turbocharged direct-anjection diesel engine
MUSTAFA BALCI