MARC details
| 000 -LEADER |
|---|
| fixed length control field |
04533nam a2200481 i 4500 |
| 003 - CONTROL NUMBER IDENTIFIER |
|---|
| control field |
TR-AnTOB |
| 005 - DATE AND TIME OF LATEST TRANSACTION |
|---|
| control field |
20230908000943.0 |
| 007 - PHYSICAL DESCRIPTION FIXED FIELD--GENERAL INFORMATION |
|---|
| fixed length control field |
ta |
| 008 - FIXED-LENGTH DATA ELEMENTS--GENERAL INFORMATION |
|---|
| fixed length control field |
171111s2018 xxu e mmmm 00| 0 eng d |
| 040 ## - CATALOGING SOURCE |
|---|
| Original cataloging agency |
TR-AnTOB |
| Language of cataloging |
eng |
| Description conventions |
rda |
| Transcribing agency |
TR-AnTOB |
| 041 0# - LANGUAGE CODE |
|---|
| Language code of text/sound track or separate title |
Türkçe |
| 099 ## - LOCAL FREE-TEXT CALL NUMBER (OCLC) |
|---|
| Classification number |
TEZ TOBB FBE BMM YL’19 YIL |
| 100 1# - MAIN ENTRY--PERSONAL NAME |
|---|
| Personal name |
Yılmazer, Çağrı |
| 9 (RLIN) |
125315 |
| 245 10 - TITLE STATEMENT |
|---|
| Title |
Üroflovmetre-elektromiyografi sinyalleri sınıflandırılarak alt üriner sistem disfonksiyonu için tıbbi karar destek sistemi oluşturulması / |
| Statement of responsibility, etc. |
Çağrı Yılmazer. |
| 264 #1 - PRODUCTION, PUBLICATION, DISTRIBUTION, MANUFACTURE, AND COPYRIGHT NOTICE |
|---|
| Place of production, publication, distribution, manufacture |
Ankara : |
| Name of producer, publisher, distributor, manufacturer |
TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü, |
| Date of production, publication, distribution, manufacture, or copyright notice |
2019. |
| 300 ## - PHYSICAL DESCRIPTION |
|---|
| Extent |
xii, 73 pages : |
| Other physical details |
illustrations ; |
| Dimensions |
29 cm |
| 336 ## - CONTENT TYPE |
|---|
| Source |
rdacontent |
| Content type code |
txt |
| Content type term |
text |
| 337 ## - MEDIA TYPE |
|---|
| Source |
rdamedia |
| Media type code |
n |
| Media type term |
unmediated |
| 338 ## - CARRIER TYPE |
|---|
| Source |
rdacarrier |
| Carrier type code |
nc |
| Carrier type term |
volume |
| 502 ## - DISSERTATION NOTE |
|---|
| Dissertation note |
Tez (Yüksek Lisans)--TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Nisan 2019 |
| 520 ## - SUMMARY, ETC. |
|---|
| Summary, etc. |
Alt Üriner Sistem Disfonksiyonu (AÜSD) özellikle çocuklarda oldukça yaygın olarak görülen geniş bir hastalık grubudur. İdrar tutamama, sık idrara çıkma, sıkışma hissi ve zayıf idrar akımı en sık görülen AÜSD semptomlarıdır. AÜSD tespiti için çeşitli yöntemler kullanılmaktadır. Günümüzde pediatrik yaş grubunda AÜSD hastalıklarının teşhisinde ve uygulanacak tedavinin takip edilmesinde, üroflovmetre (UF) ve elektromiyografi (EMG) sinyallerinin eş zamanlı olarak kayıt altına alındığı UF-EMG testi sıklıkla kullanılmaktadır. Bu tezin amacı UF-EMG sinyallerini farklı sınıflandırma algoritmaları aracılığıyla sınıflandırarak en iyi sınıflandırma performansını gösteren sınıflandırma metodunu belirlemektir. Belirlenen en iyi sınıflandırma metodu aracılığıyla sağlık personeline hastaların teşhis ve tedavisinde yardımcı olmak, UF-EMG sonuçlarının yorumlanmasında kolaylık sağlamak hedeflenmiştir. Bu tez çalışmasında üç farklı sınıflandırma yöntemi kullanılmıştır. Bu yöntemler K-En Yakın Komşu algoritması, Destek Vektör Makineleri ve Yapay Sinir Ağları'dır. Tez çalışmasında UF-EMG sinyalleri analiz edilerek sınıflandırma algoritmalarının çıktıları altı farklı gruba ayrılmıştır. Bütün veri seti uzman hekim tarafından analiz edilmiş olup sonuçlar uzman hekim kararının altın standart olduğu dikkate alınarak hesaplanmış, en başarılı sınıflandırma performansını 'İleri Beslemeli Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağları' sisteminin gösterdiği belirlenmiştir. |
|
|---|
| Summary, etc. |
Lower Urinary Tract Dysfunction (LUTD) is a disease which is commonly seen among children. Frequent urination, urinary incontinence, feeling of tightness and poor urine flow, etc., are main symptoms of LUTD. There are different ways for diagnosis of LUTD. The most popular method is Uroflowmetry-Electromyography (UF-EMG) test in which both UF and EMG signals are recorded synchronously. The main purpose of this study is to classify UF-EMG signals with different classification methods and determine which method will show the best classification performance. These results are expected to provide physicians supplementary information for diagnosis and treatment. Three different classification methods were used for this study. These methods are Support Vector Machine (SVM), Artificial Neural Networks (ANN) and K-Nearest Neighbor (KNN). In this study UF-EMG signals are analyzed and the outputs of SVM, ANN and KNN are classified into six different groups. All dataset has been analyzed by specialists and results of the learning algorithms are calculated considering specialist judgment as gold standard and found that 'Multi Layer Feed Forward Artificial Neural Network' structure has showed best classification performanc |
| 650 #7 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM |
|---|
| Topical term or geographic name entry element |
Tezler, Akademik |
| 9 (RLIN) |
32546 |
| 653 ## - INDEX TERM--UNCONTROLLED |
|---|
| Uncontrolled term |
Alt üriner sistem disfonksiyonu |
|
|---|
| Uncontrolled term |
Üroflovmetre |
|
|---|
| Uncontrolled term |
Elektromiyografi |
|
|---|
| Uncontrolled term |
Sınıflandırma |
|
|---|
| Uncontrolled term |
Yapay sinir ağları |
|
|---|
| Uncontrolled term |
K-en yakın komşu |
|
|---|
| Uncontrolled term |
Destek vektör makineleri |
|
|---|
| Uncontrolled term |
Lower urinary tract dysfunction |
|
|---|
| Uncontrolled term |
Uroflowmetry |
|
|---|
| Uncontrolled term |
Electromyography |
|
|---|
| Uncontrolled term |
Classification |
|
|---|
| Uncontrolled term |
Artificial neural networks |
|
|---|
| Uncontrolled term |
K-nearest neighbor |
|
|---|
| Uncontrolled term |
Support vector machines |
| 700 1# - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME |
|---|
| Personal name |
Eroğlu, Osman |
| Relator term |
advisor |
| 9 (RLIN) |
125316 |
| 710 ## - ADDED ENTRY--CORPORATE NAME |
|---|
| Corporate name or jurisdiction name as entry element |
TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi. |
| Subordinate unit |
Fen Bilimleri Enstitüsü |
| 9 (RLIN) |
77078 |
| 856 40 - ELECTRONIC LOCATION AND ACCESS |
|---|
| Uniform Resource Identifier |
<a href="https://tez.yok.gov.tr/">https://tez.yok.gov.tr/</a> |
| Materials specified |
Ulusal Tez Merkezi |
| 942 ## - ADDED ENTRY ELEMENTS (KOHA) |
|---|
| Koha item type |
Thesis |
| Source of classification or shelving scheme |
Other/Generic Classification Scheme |
