Ultrasonik terapi cihazının tasarımı
| dc.contributor.advisor | Işık, Hakan | |
| dc.contributor.author | Arslan, Sema | |
| dc.date.accessioned | 2017-10-25T12:46:53Z | |
| dc.date.available | 2017-10-25T12:46:53Z | |
| dc.date.issued | 2008 | |
| dc.department | Enstitüler, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar ve Elektronik Ana Bilim Dalı | en_US |
| dc.description.abstract | Ultrason fizyoterapide tedavi amaçlı kullanılmaktadır. Bu çalışmadaki amaç, hastanın bazı özellikleri temel alarak hastaya uygulanacak olan ultrason değerlerinin (güç ve süre) tahmin edilmesidir. Bu çalışmada, Selçuk Üniversitesi Tıp Fakültesi Hastanesi'nden elde edilen hasta bilgileri kullanılmıştır. İlk olarak bu verilerin sınıflandırılması ele alınmıştır. Bu amaçla Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemi kullanılmıştır. İkinci olarak ise uygulanacak ultrason için hassas değerler elde edilmesi amaçlanmıştır. Bunun için de Bulanık Mantık (BM) kullanılmış ve uygulama programı hazırlanmıştır. Sınıflandırma aşamasında elde edilen sonuçlara göre; YSA'da yapılan iki aşamalı eğitimler sonucunda hem süre hemde güç çıkış değerleri için çok iyi değerler elde edilmiştir. BM kullanılarak giriş değerleri ile bağlantılı olarak daha hassas çıkış değerlerinin elde edildiği görülmüştür. | en_US |
| dc.description.abstract | Ultrasound is used for treatment in physiotherapy. The aim of this study is to estimate ultrasound values (strength and period) to be applied to the patient based on some of the features of the patient. In this study, the patient data from Selçuk University Faculty of Medicine was used. Firstly, these data were classified. In this classification Support Vector Machines (SVM) and Artificial Neural Networks (ANN) methods were used. Secondly, sensitive values for the ultrasound to be applied were aimed to be achieved. To achieve this Fuzzy Logic (FL) was used and application program was prepared. According to the results achieved in the classification phase, the success percentage for ANN the success level was 97% and 95% for period and 100% for strength. It was found out that more sensitive output values related to the input values were achieved by using FL. | en_US |
| dc.identifier.citation | Arslan, S. (2008). Ultrasonik terapi cihazının tasarımı. Selçuk Üniversitesi, Yayımlanmış yüksek lisans tezi, Konya. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12395/6276 | |
| dc.language.iso | tr | en_US |
| dc.publisher | Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü | en_US |
| dc.relation.publicationcategory | Tez | en_US |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
| dc.selcuk | 20240510_oaig | en_US |
| dc.subject | Ultrason | en_US |
| dc.subject | Ultrasound | en_US |
| dc.subject | Bulanık mantık | en_US |
| dc.subject | Fuzzy logic | en_US |
| dc.subject | Yapay sinir ağı | en_US |
| dc.subject | Artificial neural network | en_US |
| dc.subject | Sınıflandırma | en_US |
| dc.subject | Classification | en_US |
| dc.subject | Destek vektör makineleri | en_US |
| dc.subject | Support vector machines | en_US |
| dc.title | Ultrasonik terapi cihazının tasarımı | en_US |
| dc.title.alternative | Design of ultrasonic therapy equipment | en_US |
| dc.type | Master Thesis | en_US |
