Geri Dön

Artificial intelligence utilized ballistocardiography and phonocardiography based blood clot detection system

Yapay zeka desteği ile ballistokardiografi ve fonokardiografi sinyallerine dayalı kanda pıhtı tespit sistemi

  1. Tez No: 893151
  2. Yazar: NADIM ALDARVISH
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MUTLU AVCI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Kalp krizleri ve beyin inmeleri dünyanın en çok ölüme sebep olan hastalıklardır, genellikle her ikisi kan pıhtıları ile tıkanan damarların sonucudur. Buluş, damarlardaki oluşan kan pıhtıların yerlerini tespit etmek amacıyla bir sensör matrisi ve eğitilen bir yapay sinir ağı (ANN) desteği ile ilgilidir. Buluşta, hastanın yatağının altına bir sensör matrisi yerleştirilecektir, ballistokardiyografi (BCG) sinyalleri ölçülüp fonokardiyografi (PCG) sistemine aktarılacak, PCG sistemine aktarılan sinyaller ses sinyallerine dönüştürülecektir.Sistemin çıkış ekranında hem BCG hem de PCG sinyallerin görünecektir, elde edilen BCG ve PCG sinyalleri eğitilen bir yapay sinir ağına aktarılıp vücut damarlarındaki kan pıhtıların yerleri tespit edilecektir.

Özet (Çeviri)

Heart attacks and strokes are some of the leading causes of death in the world. Both of these diseases are usually the outcome of blocked arteries caused by blood clots. The presented innovation is about using a set of sensors and a trained artificial neural network (ANN) to detect and locate the blood clots across the body. The mentioned sensors will be placed under the patient's bed, then ballistocardiography (BCG) signals will be measured and transferred to the phonocardiography (PCG) system, where they will be converted into sound signals. BCG and PCG graphics will be seen on the output display of the system; the obtained BCG and PCG signals will be fed into a trained artificial neural network, which will locate the locations of blood clots in the body's vessels.

Benzer Tezler

  1. Artificial intelligence for social good: From a global perspective to a regional one

    Toplumsal fayda için yapay zeka: Küresel bir perspektiften bölgesel bir incelemeye

    NAZLI ALMİRA BAĞLAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    TarihBoğaziçi Üniversitesi

    Tarih Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ARZU ÖZTÜRKMEN YILMAZ

  2. Artificial intelligence-based classification of ventilation modes and forecasting of respiratory data for intensive care patients

    Yoğun bakım hastaları için yapay zeka tabanlı ventilasyon modlarının sınıflandırılması ve solunum verilerinin tahmini

    GÖKÇE NUR BEKEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BURCU ERKMEN

  3. Attitudes of undergraduate and graduate students towards the potential roles of artificial intelligence in their future employment

    Lisans ve lisansüstü öğrencilerinin gelecekteki istihdamlarında yapay zekanın potansiyel rolüne ilişkin tutumları

    REEMA E. N. AL NABAHİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    İşletmeAnadolu Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM CEMİL ULUKAN

  4. Artificial intelligence in healthcare: Analysing its abitlity to do human doctors job

    Sağlık hizmetlerinde yapay zeka: İnsan doktorluk işini yapma yeteneğinin analizi

    GUELLEH MOHAMED YOUSSOUF

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GALİP CANSEVER

  5. Artificial intelligence based smart home automation system with adaptive user behavior recognition

    Uyarlanabilir kullanıcı davranışı tanıma özelliğine sahip yapay zeka tabanlı akıllı ev otomasyon sistemi

    ALİ KAYIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTürk Hava Kurumu Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN AKSOY