Derin öğrenme ile biyosinyal sınıflandırma ve hastalık tahmini
Biosignal classification and disease prediction with deep learning
- Tez No: 651655
- Danışmanlar: PROF. DR. MUSTAFA CANER AKÜNER, DOÇ. DR. ALPER KEPEZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biyomühendislik, Mechatronics Engineering, Computer Engineering and Computer Science and Control, Bioengineering
- Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, Ekokardiyografi, Elektrokardiyografi, Fonokardiyografi, Görüntü sınıflandırma, Yapay zeka, Deep learning, Echocardiography, Electrocardiography, Phonocardiography, Image classification, Artificial intelligence
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde yapay zekâ her alanda gelişmektedir. Bu alanlardan birisi de sağlık alanıdır. Teknolojik gelişmeler ile birlikte yapay zekâ, sağlık alanında da kendine önemli bir yer edinmeye başlamıştır. Bu sayede hastalıkların erken evrede tespit edilmesi ve tanı konulması hususunda yapay zekâ uzman hekimlerin ve hastaların işlerini kolaylaştırmaktadır. Kalp hastalıklarının erken tanısına yardımcı olabilmesi için bu çalışmada yapay zekâ kullanılmıştır. Yapay zekâ birçok katmandan meydana gelen yapay sinir ağlarından oluşur. Bu yapay sinir ağları aldığı girdileri çıkışlara dönüştürerek, girdilerin sınıflarını tahmin etmektedir. Bu çalışmada konvolüsyonel sinir ağları kullanılmıştır. Bu yapay sinir ağları görüntü içerisindeki nesneleri sınıflandırmada kullanılır. Konvolüsyonel yapay sinir ağları, ilk önce sağlıklı ve hasta kalp sesleri ile eğitilmiş ve bu eğitimin sonucu test edilmiştir. Yapılan testler sonucunda eğitilen yapay zekânın sağlıklı ve hasta kalp seslerini ayırt ettiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Artificial intelligence is developing in every field. One of these areas is health. Along with the technological developments, artificial intelligence has started to take an important place in the field of health. In this way, artificial intelligence for the detection and diagnosis of diseases at an early stage facilitates the work of doctors and patients. Artificial intelligence was used in this study for the early diagnosis of heart diseases. Artificial intelligence consists of artificial neural networks that consist of many layers. These artificial neural networks predict the classes of inputs by converting the inputs to outputs. Convolutional neural networks were used in this study. This artificial neural networks are used to classify the objects in the image. Convolutional artificial neural networks were first trained with healthy and sick heart sounds and the result of this training was tested. As a result of the tests carried out, it has been seen that trained artificial intelligence distinguishes between healthy and sick heart sounds.
Benzer Tezler
- Developing a novel artificial intelligence based method for diagnosing chronic obstructive pulmonary disease
Kronik obstrüktif akciğer hastalığı teşhisi için yapay zeka tabanlı yeni bir yöntem geliştirilmesi
İNANÇ MORAN
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DENİZ TURGAY ALTILAR
- Sanal ortam destekli motor imgeleme EEG ve EMG sinyallerinin derin öğrenme ile sınıflandırılmasına yönelik beyin bilgisayar arayüzü tasarımı
Design of a virtual environment supported brain computer interface for deep learning based classification of motor imagery EEG and EMG signals
YAHYA TAŞTAN
Doktora
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ULVİ BAŞPINAR
DR. BURCU BULUT OKAY
- Elektroensefelorafi ve elektrokardiyografi sinyalleri kullanılarak epilepsi nöbetlerinin yapay zeka ile tahmin edilmesi
Epileptic seizure prediction using artificial intelligence based on EEG and ECG signals
NUR SENA ÖZDEMİR YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
BiyomühendislikTobb Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN EROĞUL
- Detection of human emotional parameters under different olfactory stimuli using EEG signals and deep learning
Farklı koku uyaranları altında EEG sinyalleri ve derin öğrenme kullanılarak insan duygusal parametrelerinin tespiti
ONUR AKDEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Ekonomi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDIN AKAN
- Bitkilerin biyoelektrik potansiyelini kullanarak ortam sıcaklığını tahmin etmek için yeni bir derin öğrenme modeli
A new deep learning model for predicting ambient temperature using the plants' bioelectric potential
HASRI AKBAR AWAL ROZAQ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OKTAY YILDIZ