Geri Dön

Epilepsi kriz anını tespit edebilecek biyosensör

Prediction epileptic seizure from biosensors

PDF İndir

  1. Tez No: 883072
  2. Yazar: ŞEYMA YAMAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. TUĞBA TAŞKIN TOK, PROF. DR. ERSOY KOCABIÇAK
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Biyomühendislik, Bilim ve Teknoloji, Biyoteknoloji, Bioengineering, Science and Technology, Biotechnology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyoenformatik ve Bilişimsel Biyoloji Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Biyoenformatik ve Bilişimsel Biyoloji Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Epilepsi, dünya genelinde milyonlarca insanı etkileyen, öngörülemeyen ve tekrarlayan nöbetlerle karakterize olan kronik bir nörolojik bozukluktur. Epilepsi hastalarının nöbetlerinin önceden tespit edilmesi, hem hastaların hem de yakınlarının yaşam kalitesini önemli ölçüde artırabilir. Bu çalışma, epilepsi hastalarının fizyolojik verilerindeki değişiklikleri izleyerek nöbet anlarını tespit edebilecek en doğru sensörleri ve modelleri belirlemeyi amaçlamaktadır. Bu amaç doğrultusunda, çeşitli biyosensörlerden elde edilen fizyolojik sinyaller (Kalp atış hızı, cilt sıcaklığı, elektrodermal aktivite vb.) toplanmış ve bu veriler makine öğrenme algoritmaları kullanılarak analiz edilmiştir. Nöbetleri öngörebilecek preiktal kalıpları tespit edebilmek için, fizyolojik sinyallerin sürekli izlenmesi ve değerlendirilmesi sağlanmıştır. Çalışmanın sonuçları, giyilebilir sensör sistemlerinin nöbetlerin başlangıçlarını yüksek doğrulukla tanımlayabildiğini ve tahmin edebildiğini göstermektedir. Bu bulgular, epilepsiye yönelik morbidite ve mortalitenin azaltılmasına ve epilepsi hastalarının yaşam kalitesinin artırılmasına önemli katkılar sağlayabilir. Ayrıca, giyilebilir sensörlerin epileptik nöbetlerin tahmin edilmesindeki potansiyelini vurgulayarak, epilepsi yönetimi için yenilikçi yaklaşımların geliştirilmesine ışık tutmaktadır.

Özet (Çeviri)

Epilepsy is a chronic neurological disorder characterized by unpredictable and recurrent seizures, affecting millions of people worldwide. The early detection of seizures in epilepsy patients can significantly improve the quality of life for both patients and their families. This study aims to identify the most accurate sensors and models capable of detecting seizure moments by monitoring physiological changes in epilepsy patients. To achieve this objective, physiological signals (Heart rate, skin temperature, electrodermal activity etc.) obtained from various biosensors were collected and analyzed using machine learning algorithms. Continuous monitoring and evaluation of these physiological signals were conducted to detect preictal patterns that could predict seizures. The results of the study demonstrate that wearable sensor systems can accurately identify and predict the onset of seizures. These findings could significantly contribute to reducing the morbidity and mortality associated with epilepsy and improving the quality of life for epilepsy patients. Furthermore, by highlighting the potential of wearable sensors in predicting epileptic seizures, this study paves the way for the development of innovative approaches in epilepsy management.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    191538

    Epileptik nöbet geçiren-sağlıklı çocuğu olan annelerin tükenmişlik düzeylerinin farklı değişkenler açısından incelenmesi

    Studying of burnt out levels of mothers of with children having epileptic seizures and healthy children with respect to different variables

    SEVİL AKMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    PsikolojiAnkara Üniversitesi

    Psikoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NİLHAN SEZGİN

  2. Tez No

    260201

    Deneysel epilepsi modellerinde, Epileptik Fokus'un elektrokimyasal çoklu elektrot sistemleri (Multisensörler) kullanılarak haritalanması ve ?Kriz Erken Uyarı? sistemi prototip çalışmaları

    Mapping of the Epileptic Focus in experimental epilepsy models by electrochemical multisensors and ?Seizures Early Warning System? prototype studies

    ÇİĞDEM YENGİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    KimyaEge Üniversitesi

    Analitik Kimya Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. M. EMRAH KILINÇ

  3. Tez No

    386442

    Assessment of the knowledge about epilepsy among epileptic patients, nonepileptic patients and community pharmacists and the provision of education on epilepsy

    Epileptik hastaların, epileptik olmayan hastaların ve eczane eczacılarının epilepsi hakındaki bilgilerinin değerlendirilmesi ve epilepsi ile ilgili eğitimin sağlanması

    ÇAĞLAR MACİT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Eczacılık ve FarmakolojiYeditepe Üniversitesi

    Klinik Farmasi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. PHILIP MARTIN CLARK

    PROF. DR. CANAN AYKUT BİNGÖL

  4. Tez No

    274593

    Epileptik ve psikojen nonepileptik hastaların nöbet semiyolojilerinin tanımlanması ve preiktal-erken postiktal dönemde nöropsikolojik değerlendirilmeleri

    Seizure semiologies of epileptic and psychogenic nonepileptic patients and neuropsychological evaluations in the preictal- early postictal period

    AYŞEGÜL ÖZER ÇELİK

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    NörolojiDokuz Eylül Üniversitesi

    Nöroloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BARIŞ BAKLAN

  5. Tez No

    634969

    Nörolojik krizlerden epilepsi nöbetinin kestirimi

    Prediction of epilepsy seizures from neurological crises

    SÜLEYMAN DAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBatman Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NECMETTİN SEZGİN

Geri Dön