Doppler işaretlerine spektral analiz tekniklerinin uygulanması ve yapay sinir ağları ile sınıflandırılması
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, ELEKTRONİK VE BİLGİSAYAR EĞİTİMİ ANABİLİM DALI (DİSİPLİNLERARASI), Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2004
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: ELİF DERYA ÜBEYLİ
Danışman: NİHAL FATMA GÜLER
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Ultrasonik Doppler, birçok atardamar hastalıklarında atardamarlardaki akış karakteristiğini ve atardamarların direncini belirleyen güvenilir bir teknik olarak bilinmektedir. Bu çalışmada, Behçet, üveit hastası olan kişilerden alınan oftalmik atardamar Doppler işaretlerinin ve iç karotid atardamar daralması, tıkanıklığı olan kişilerden alınan iç karotid atardamar Doppler işaretlerinin spektral analizi, klasik (hızlı Fourier dönüşüm tabanlı metodlar) ve model tabanlı (özbağlaşımlı metod, yürüyen ortalamah metod ve özbağlaşımlı yürüyen ortalamalı metod) teknikler ile yapılmıştır. Bu spektral analiz tekniklerinin kullanılması ile oftalmik ve iç karotid atardamar Doppler işaretlerinin güç yoğunluk spektrumları ve sonogramları elde edilmiştir. Daha sonra bu güç yoğunluk spektrumları ve sonogramlar kullanılarak spektral analiz metodları frekans çözünürlükleri, oftalmik ve iç karotid atardamarlardaki akış karakteristiklerinin belirlenmesindeki etkileri bakımından karşılaştırılmıştır. Bu çalışmada, özbağlaşımlı ve özbağlaşımlı yürüyen ortalamah metodlar ile elde edilen güç yoğunluk spektrumlarının ve sonogramların oftalmik ve iç karotid atardamarlardaki hemodinamik değişimler hakkında güvenilir bilgi verdiği belirlenmiştir. Oftalmik atardamar ve iç karotid atardamar Doppler işaretlerinin sınıflandırılması geri yayılım algoritması ile eğitilen çok katmanlı perseptron sinir ağı ile yapılmıştır. Yapılan sınıflama ile oftalmik atardamar daralması, iç karotid atardamar daralması ve iç karotid atardamar tıkanıklığıtespit edilmiştir. Sınıflama sonuçları ve istatistiksel parametrelerin değerleri, oftalmik atardamar ve iç karotid atardamar Doppler işaretlerinin sınıflandırılmasının geri yaydım algoritması ile eğitilen çok katmanlı perseptron sinir ağı ile mümkün olduğunu göstermiştir. Bilim Kodu : 705 Anahtar Kelimeler : Doppler işareti, Spektral analiz, Güç yoğunluk spektrumu, Sonogram, Oftalmik atardamar, İç karotid atardamar, Behçet hastalığı, Üveit hastalığı, Daralma, Tıkanıklık, Geri yaydım yapay sinir ağı S