Yazar "Şentürk, Ümit" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 9 / 9
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe Cuff-Less Continuous Blood Pressure Estimation from Electrocardiogram(ECG) and Photoplethysmography (PPG) Signals with Artificial Neural Network(Ieee, 2018) Şentürk, Ümit; Yücedağ, İbrahim; Polat, KemalContinuous blood measurement important information about the health status of the individuals. Conventional methods use a cuff for blood pressure measurement and cannot be measured continuously. In this study, we proposed a system that estimates systolic blood pressure (SP) and diastolic blood pressure (DP) for each heart beat by extracting attributes from ECG and PPG signals. Simultaneous ECG and PPG signals from the PhysioNet Database are pre-processed (denoising, artifact cleaning and baseline wandering) to remove noise and artifacts and segmented into R-R peaks. For each heartbeat, 22-time domain features were extracted from ECG and PPG signals. SP and DP values were estimated by introducing these 22 attributes to the model of Lavenberg-Marquardt artificial neural networks (ANN). Arterial blood pressure (ABP) was also taken from the PhysioNet MIMIC II database along with ECG and PPG signals. ABP signals have been used as targets in the artificial neural network. The system performance has been evaluated by calculating the difference between the estimated ABP values and the actual by the ANN model. The performance value between the predicted SP and actual SP values is -0.14 +/- 2.55 (mean +/- standard deviation) and the performance value between estimated DP and actual DP values is -0.004 +/- 1.6. The obtained results have shown that the proposed model has predicted blood pressure with high accuracy. In this study, SP and DP values can also be measured directly without any calibration in blood pressure estimation.Öğe EHG sinyallerinden Erken Doğum Tespiti(Osman SAĞDIÇ, 2021) Sağlam, Ahmet; Şentürk, Ümit; Yücedağ, İbrahimErken doğum dünya genelinde büyük problemlerden biridir. Geçmişten günümüze kadar erken doğumu tespit etmek amacıyla farklı yöntemler araştırılmış ve kullanılmıştır. En yaygın kullanılanları ise; Tokodinamometre cihazı, Transvajinal Serviks Uzunluğu, Bishop Skoru ve ElectroHysteroGram (EHG) sinyalidir. Yapılan araştırmalar, EHG sinyalleri kullanılarak Erken doğum riskinin tahmin edilmesinde yaygın olarak kullanıldığı gözlenmiştir. Çalışmalarda, EHG sinyallerinden öznitelik çıkartımı yapılıp, çeşitli regresyon algoritmaları ile Erken doğum riski tahmin edilmiştir. Bu çalışmada, EHG sinyalleri ile erken doğum tespitinde kullanılan yöntemlerde SMOTE algoritması incelenmiş ve kıyaslaması yapılmıştır. Sonuç olarak tüm yöntemlerde SMOTE algoritmasının sonuca ulaşmada etkili olduğu görülmüştür. Bu çalışmada, en iyi sonuç CNN algoritması ile elde edilmiştirÖğe EKG ve PPG sinyalleri ile maşonsuz giyilebilir kan basıncı ölçüm sistemi tasarımı(Düzce Üniversitesi, 2020) Şentürk, Ümit; Yücedağ, İbrahim; Polat, KemalKardiyovasküler hastalıklardan biri olan yüksek tansiyon dünya genelinde çok fazla insanı etkilemektedir. Yüksek tansiyon hastalığının teşhisinde hastaya tansiyon holter takılmaktadır. Sağlık sektöründe kullanılan tansiyon holter cihazları hantal ve konforsuz yapıdadır. Hastalar bundan dolayı ölçüm sistemini şikâyet etmektedirler. Standart kullanılan tansiyon holterler 20-60 dakikada bir ölçüm almaktadır. Uzman hekimler iki kan basıncı ölçümü arasındaki bilgilere ulaşamamaktadırlar. Yapılan çalışmada noninvaziv damar yolunu tıkamayan kan basınç ölçüm cihazı tasarlanmıştır. Cihaz vücuttan aldığı Elektrokardiyografi (EKG) ve Fotopletismografi (PPG) sinyalleri kaydetmektedir. Kayıtlı veriler bilgisayar ortamına aktarılıp filtre, taban düzeltme ve bölümlendirme işlemlerinden geçirilmiştir. Sinyallerden çıkartılan zaman, frekans ve kaotik öznitelikler çıkartılıp yapay sinir ağı mimarisinde kan basıncı tahminleri gerçekleştirilmiştir. Sistolik kan basıncı için (Ortalama ± Standart Sapma) 0,0224 ± (2,211) ve diyastolik kan basıncı için 0,0417 ± (1,2193) tahmin değerlerine ulaşılmıştır. Kan basınç ölçüm cihazları standardı olan İngiliz Hipertansiyon Cemiyeti (British Hypertension Society -BHS), Amerikan Ulusal Standartlar Enstitüsü (American National Standard Institute / Assocation for the Advancement of Medical Intrumentation ANSI/AAMI SP10: 2002) ölçüm sınırlarına ulaşılmıştır. Tasarlanan tansiyon holter, ayakta tedaviye uygun olacak ve klinik uygunluğu sağlayacaktır. Sağlık sektöründe kullanılacak standart ölçüm sistemleri içine girecektir.Öğe Kötücül URL Tespitinde Yapay Zekâ Modeli Geliştirme ve Değerlendirilmesi(Osman SAĞDIÇ, 2023) Tiryaki, Fatih; Şentürk, Ümit; Yücedağ, İbrahimGünümüzde internetin her geçen yıl kullanımın artmasıyla hayatımızda çok önemli bir hale gelmiş ve yeni iletişim teknolojileri, sosyal ağlar, e-ticaret, çevrimiçi bankacılık dâhil olmak üzere birçok uygulamada işlerin teşvik edilmesinde ve büyütülmesinde önemli bir etkiye sahiptir. Yaptığımız çalışmada, kullandığımız yapay zekâ modeli ile zararlı URL adreslerini tespitinde büyük bir veri seti ile çalışılması ve en iyi sonucu elde etmek hedeflenmiştir. Çalışmada 7 katmanlı RNN modeli kullanılmış, modelde çalıştırmak üzere ulusal ve uluslararası birbirine benzer iki adet veri seti birleştirilmiş, 579.112 adet URL adresinden oluşan devasa bir yeni veri seti oluşturulmuştur. Daha sonra bu yeni veri seti eğitim ve test setlerine ayrılmıştır. İlk olarak veri setimiz modelde eğitilmiş ve ardından ikinci veri seti test edilmiştir. Bu veri seti modelimizde işlendiğinde %91'in üzerinde bir başarı oranı elde edilmiştir. Bu oran zararlı url adreslerini tespit etmesinde çok iyi bir sonuçtur. Bu çalışmamızla, internet kullanımı arttıkça zararlı sitelerin tespiti için daha etkin yöntemlerin geliştirilmesine önemli katkı sağlamakta, yapay zeka modellerinin paralel kullanımı bu tür sitelerin tespitini daha kolay hale getirmekte olup ve potansiyel olarak kullanıcıların çeşitli siber saldırı türlerinden korunmalarına yardımcı olması hedeflenmektedir.Öğe A Novel ML Approach to Prediction of Breast Cancer: Combining of mad normalization, KMC based feature weighting and AdaBoostM1 classifier(Ieee, 2018) Polat, Kemal; Şentürk, ÜmitBreast cancer is the second most common cancer in our country and in the world. In this study, a breast cancer data set was formed from the findings obtained from experiments conducted in the city of Coimbra of Portugal. There are two sets of data (52 data: healthy group, 64 data belong to patient group) and 9 features in the breast cancer data set of 116 data, both healthy and patient. These nine features are: Age, BMI, Glucose, Insulin, HOMA, Leptin, Adiponectin, MCP-1. In the proposed method, a three-step hybrid structure is proposed to detect the presence of breast cancer. In the first step, the dataset was first normalized by the MAD normalization method. In the second step, k-means clustering (KMC) based feature weighting has been used for weighting the normalized data. Finally, the AdaBoostM1 classifier has been used to classify the weighted data set. Only the combination the AdaBoostM1 classifier with MAD normalization method yielded a 75% classification accuracy in the detection of breast cancer, whereas the hybrid approach achieved 91.37% success. These results show that the proposed system could be used safely to detect breast cancer.Öğe PC-Based Detection of ECG Signals, Decomposition and Analysis(Ieee, 2018) Şentürk, Ümit; Yücedağ, İbrahim; Polat, Kemal; Varol, H. SelçukThe number of deaths from heart diseases is increasing rapidly today. Deaths related to heart diseases are caused by heart arrhythmia. Anomalies in the heart can cause a sudden heart attack or permanent damage to the heart. In this study, we designed a new electrocardiography (ECG) device. It was used to diagnose automatic heart anomalies by taking signals from the body surface with the designed device. ECG signals are used for R peak detection using Statistical and Pan-Tompkins analysis methods. R peaks often plays an important role in the diagnosis of heart disease. In the statistical method, which is a new R peak detection method, the digital bandpass filter, the detection of the maximum R wave, the determination of the border point according to the detected R wave, the detection of the r waves by the determined border on the signal will be carried out. In the Pan-Tompkins analysis method, the processes of discarding DC components, bandpass filter, derivation receiver, taking frames, integrating movable window, and determining R waves are performed respectively. 98.9% success in the statistical analysis method performed on the designed ECG instrument measurements and sample signals obtained from the MIT-BIH ECG data bank, and 98.7% accuracy in the Pan-Tompkins analysis method.Öğe Repetitive neural network (RNN) based blood pressure estimation using PPG and ECG signals(Ieee, 2018) Şentürk, Ümit; Yücedağ, İbrahim; Polat, KemalIn this study, a new hybrid prediction model was proposed by combining ECG (Electrocardiography) and PPG (Photoplethysmographic) signals with a repetitive neural network (RNN) structure to estimate blood pressure continuously. The proposed method consists of two steps. In the first step, a total of 22 time-domain attributes were obtained from PPG and ECG signals to estimate systolic blood pressure (SBP) and diastolic blood pressure (DBP) values. In the second phase, these time-domain attributes are set as input to the RNN model and then the blood pressure is estimated. Within the RNN structure, there are two-way long short-term memory BLSTM (Bidirectational Long-Short Term Memory), LSTM and ReLU (Rectified-Linear unit) layers. The bidirectional LSTM layer has been used to remove the negative affects the blood pressure value of past and future effects of nonlinear physiological changes. The LSTM layers has ensured that learning is deep and that mistakes made are reduced. The ReLU layer has been allowed the neural network to quickly reach its conclusion. The same ECG and PPG signals obtained from the database have been cleared from noise and artifacts. And then ECG and PPG signals have been segmented according to peak values of these signals. The results have shown that RMSE (Root Mean Square Error) between the estimated SBP and the measured SBP with RNN model was 3.63 and the RMSE between the estimated DBP and the measured DBP values was 1.48 with RNN model. It has been seen that the used model has a more learning ability. Thanks to the proposed method, a calibration free blood pressure measurement system using PPG and ECG signals, was developed.Öğe Towards wearable blood pressure measurement systems from biosignals: a review(2019) Şentürk, Ümit; Polat, Kemal; Yücedağ, İbrahimBlood pressure is the pressure by the blood to the vein wall. High blood pressure, which is called silent death, isthe cause of nearly 13% of mortality all over the world. Blood pressure is not only measured in the medical environment,but the blood pressure measurement is also a need for people in their daily life. Blood pressure estimation systemswith low error rates have been developed besides the new technologies and algorithms. Blood pressure measurementsare differentiated as invasive blood pressure (IBP) measurement and noninvasive blood pressure (NIBP) measurementmethods. Although IBP measurement provides the most accurate results, it cannot be used in daily life because itcan only be performed by qualified medical staff with specialized medical equipment. NIBP measurement is based onmeasuring physiological signals taken from the body and producing results with decision mechanisms. Oscillometric,pulse transit time (PTT), pulse wave velocity, and feature extraction methods are mentioned in the literature as NIBP.In the oscillometric method of the sphygmomanometer, an electrocardiogram is used in PTT methods as a result of thecomparison of signals such as electrocardiography, photoplethysmography, ballistocardiography, and seismocardiography.The increase in the human population and worldwide deaths due to the highly elevated blood pressure makes the needfor precise measurements and technological devices more clear. Today, wearable technologies and sensors have beenfrequently used in the health sector. In this review article, the invasive and noninvasive blood pressure methods,including various biosignals, have been investigated and then compared with each other concerning the measurement ofcomfort and robust estimation.Öğe Yapay Zeka Tabanlı No-Code Platformlarının Yazılım Geliştirme Süreçlerine Etkisi: Literatür Taraması(Duzce University, 2025) Koç, Osman; Yücedağ, İbrahim; Şentürk, ÜmitBu literatür taraması, yapay zeka (artificial intelligence – AI) tabanlı kodsuz (no-code – NC) yazılım geliştirme platformlarının yazılım süreçlerine olan etkilerini inceler. Çalışma, özellikle yazılım geliştirme süreçlerinin hızlanması, maliyetlerin azaltılması ve iş süreçlerinin optimizasyonu üzerinde durmaktadır. Literatürde yer alan mevcut çalışmalar, bu tür platformların teknik olmayan kullanıcıların bile karmaşık uygulamalar geliştirmelerini nasıl kolaylaştırdığını ve zaman-maliyet optimizasyonunu nasıl daha iyi hale getirdiğini göstermektedir. Bu inceleme, NC platformlarının, AI destekli araçlarla nasıl daha etkin ve verimli hale geldiğini, bu entegrasyonların mevcut yazılım geliştirme ekosistemini nasıl dönüştürdüğünü ortaya koymaktadır. Makale, AI tabanlı NC platformların potansiyel faydalarını ve karşılaşılabilecek zorlukları tartışarak, bu teknolojilerin yazılım endüstrisindeki gelecek vaatlerini vurgulamaktadır.
