Yazar "Altan, Gökhan" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 2 / 2
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe Enhancing deep extreme learning machines: Novel multi-kernel autoencoders and implementation for detecting the chronic obstructive pulmonary disease(Hatay Mustafa Kemal Üniversitesi, 2018) Altan, Gökhan; Kutlu, YakupGünümüzde hızla gelişmeyi sürdüren tıbbi teşhis sistemleri ve tedavi yöntemlerine rağmen, kardiyo-pulmoner ve en çok da solunum rahatsızlıkları için hala en yaygın kullanılan teşhis ve muayene aracı oskültasyon sesleridir. Dünya Sağlık Örgütü, en ölümcül hastalıklar listesinde Kronik Obstrüktif Akciğer Rahatsızlığı (KOAH) gibi solunum rahatsızlıklarının başları çektiğini duyurmuştur. Bu hastalıklar için ayrılan yüksek meblağlı sağlık bütçeleri, sosyal yaşamda meydana getirdiği kısıtlamalar ve işgücü açığı düşünüldüğünde, erken evrelerde tanı koyma ve kontrol altına alınması hastalığın ileri boyutlara ulaşmasını engellemede önemli bir adımdır. Literatürde en büyük eksiklerden biri Bilgisayar destekli medikal arayüzler için geliştirilecek yöntemlere temel olabilecek geniş ve detaylı solunum rahatsızlığı veritabanının bulunmamasıdır. Bu çalışma yaşları 38 ile 68 arasında değişen 30 sağlıklı, Farklı evrelerdeki KOAH (KOAH0, KOAH1, KOAH2, KOAH3, KOAH4) ve Astım hastalarından oluşan 47 hastadan oluşan farklı sosyal-ekonomik düzeyden ve farklı cinsiyetten 77 kişilik bir popülasyonu kapsamaktadır. Kaydedilen oskültasyon sesleri ve multimedya verilerden oluşan tanı araçlarını içeren RespiratoryDatabase@TR oluşturulmuştur. RespiratoryDatabase@TR, ön ve arka oskültasyon bölgeleri olmak üzere 4 kanalı kalp, 12 kanalı akciğer odaklarını içeren 16 farklı kanaldan iki dijital stetoskopla sağ ve sol odaklardan eşzamanlı olarak kaydedilmiş oskültasyon seslerini içerir. Her hastaya özgü göğüs filmi, kalp ve akciğer sesleri, solunum fonksiyon testi ölçümleri, SGQR-C anketi cevapları gibi multimedya veri içermesi ve KOAH seviyelerini analiz edebilmesine imkân sağlaması özellikleriyle eşsiz bir solunum veritabanıdır. Aşırı Öğrenme Makineleri (AÖM) ve Derin Öğrenme son yıllarda derin analizleri hızlı biçimde gerçekleştirmeyi sağlayan popüler makine öğrenmesi algoritmalarıdır. AÖM ileri yönlü çalışan tek katmanlı yapay sinir ağı modeli olma özelliğine sahipken, Derin Öğrenme algoritmaları çok katmanlı yapısı ve denetimsiz öğrenmeyle ön eğitimden geçirilerek sonrasında sınıflandırıcı parametrelerinin optimize edilmesini sağlayan bir yapay sinir ağı modelidir. Bu tezde Derin öğrenmenin analiz kapasitesi ile AÖM genelleme başarımı ile hızını birleştirmeyi gerçekleştirecek farklı ayrıştırma yöntemleriyle çalışabilen çok çekirdekli Derin AÖM önerilmiştir. Oskültasyon sesleri Hilbert-Huang Dönüşümü, Ayrık Dalgacık Dönüşümünden elde edilen alt bantların istatistiksel öznitelikleri ve 3 boyutlu uzayda İkinci derece fark haritalarının nicelemesiyle elde edilen öznitelikler kullanılarak analiz edilmiştir. KOAH teşhisi ve KOAH seviyelerinin belirlenmesi üzerine farklı modeller geliştirilmiş ve performansları hesaplanmıştır.Öğe Konjestif kalp yetmezliğinin Hilbert-Huang dönüşüm ile analizi(2014) Altan, Gökhan; Yayık, Abdullah; Kutlu, Yakup; Yıldırım, Serdar; Yıldırım, EsenHilbert-Huang Dönüşümü (HHD) liner olmayan ve sabit olmayan sinyaller üzerinde öznitelik çıkartma, filtreleme gibi işlemlerde sıkça kullanılan bir yöntemdir. Bu çalışmada, HHD yönteminin kalp sinyallerine uygulanması sonucu özniteliklerin belirlenmesi ve belirlenen bu özniteliklerin Kongestif Kalp Yetmezliği (KKY) olan hastaların kontrol grubundan ayırt edilerek sınıflama yapılması üzerine bir çalışma yapılmıştır. Kalp hızı değişkenlerinden elde edilen RR sinyalleri, HHD işleminden geçirilerek içsel mod fonksiyonları (İMF) bileşenleri elde edilmiş, dönüşüm sonrası elde edilen sinyallerin istatistiksel bilgileri öznitelik olarak belirlenmiştir. Elde edilen öznitelikler, Yapay Sinir Ağları (YSA) kullanılarak sınıflandırma başarımı incelenmiştir. Sonuç olarak, RR sinyallerden elde edilen İMF bileşenlerin istatistiksel öznitelikleri kullanılarak sınıflama işleminde iyi sonuçlar alınabileceğini göstermiştir.
