Visual field testing using forecasting and virtual reality
Öngörü ve sanal gerçeklik kullanılarak görme alanı testi
- Tez No: 723989
- Danışmanlar: PROF. DR. GÖZDE AKAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, Görme alanı testleri, Sanal gerçeklik, Takviyeli öğrenme, Öngörü, Deep learning, Visual field tests, Virtual reality, Reinforced learning, Foresight
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bir hastanın görme alanını değerlendirmenin standart yöntemi görme alanı testidir. 80 milyondan fazla insanı etkileyen glokom dahil birçok hastalık, takip ve teşhis için görme alanı testi gerektirir. Hasta belirli bir noktaya sabitlenirken farklı parlaklıklara sahip sabit yerlere ışık gönderilerek test yapılır, daha sonra hastanın görülen uyaranlara verdiği tepkiler kaydedilerek her bir lokasyondaki ışığa duyarlılıkları belirlenir. Sanal gerçeklik gözlükleri, formları ve dijital ekranları nedeniyle son zamanlarda görme alanı testlerini gerçekleştirmek için kullanılmaya başlandı. Ancak test süresinin uzun olması hastalarda yorgunluğa neden olmakta, bu da kooperasyonu ve test doğruluğunu azaltmaktadır. Ayrıca, bir kliniğin bir günde kaç test yapabileceğini sınırlar. Bu tezde, bir dijital ekran kullanılarak, test edilebilir nokta konumlarının sayısı artırılmış ve takviyeli öğrenme yöntemi kullanılarak bulunan konumların optimal bir alt kümesinin kullanılmasının test süresini kısaltmaya etkisi araştırılmıştır. Ayrıca, testte öngörlen gelecek görme alanı test sonuçlarının kullanılmasının test süresine etkisi standart test stratejileri ile karşılaştırılır.
Özet (Çeviri)
The standard method for assessing a patient's visual field is visual field testing. Many diseases, including glaucoma, which affects more than 80 million people, require visual field testing for monitoring and diagnosis. The testing is done by sending light to fixed locations with different luminosities while the patient is fixating at a certain point, then the sensitivities to light at each location are determined by recording the responses of the patient to seen stimuli. Because of their form and digital screens, virtual reality headsets have lately begun to be utilized to conduct visual field examinations. However, since the testing duration is long, it causes fatigue in patients, which decreases cooperation and test accuracy. Also, it limits how many tests a clinic can conduct in a day. In this thesis, using a digital screen, the number of testable point locations is increased, and the effect of using an optimal subset of locations, which is found by employing a reinforcement learning method to decrease test duration, is investigated. Also, the effect of using forecasted future visual field test results in testing to the test duration is compared with standard testing strategies.
Benzer Tezler
- Field testing and model updating of typical RC buildings for damage identification
Tipik betonarme yapılarda hasar tespiti üzerine saha deneyleri ve model güncellemesi
PINAR İNCİ KOÇAK
Doktora
İngilizce
2017
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALPER İLKİ
PROF. DR. F. NECATİ ÇATBAŞ
- Maküler gangliyon hücre tabakası ve peripapiller sinir lifi tabakası ölçümlerinin glokomlu olgularda görme alanı kayıpları ile korelasyonu
Correlation of visual field loss of macular ganglion cell layer and peripapillary nerve fiber layer measurements in glaucoma cases
MUKADDES YÜCEUR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2015
Göz HastalıklarıBalıkesir ÜniversitesiGöz Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SITKI SAMET ERMİŞ
- Intraocular lens based vision simulator using computational holographic displays
Holografik ekran kullanan intraoküler lens temelli görüntü simülatörü
DENİZ AKYAZI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Mühendislik BilimleriKoç ÜniversitesiBiyomedikal Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN ÜREY
PROF. DR. AFSUN ŞAHİN
- Tarımsal istatistik analizlerinde uzman sistemlerin kullanımı
Using the expert systems in agricultural statistical analysis
NURSAL ARICI
- Knowledge-based visual question answering
Bilgi tabanlı görsel soru cevaplama
ZİŞAN YALÇINKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ANIL BAŞ