Bulanık Mantık ve Yapay Bağışıklık Sistemi Temelli Anestezik Derinlik Karar Destek Uygulaması
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2019
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Cerrahi müdahalelerde, anestezi derinliğini uygun hale getirmek amacıyla hastaların sistolik arter basıncını(Systolic Arterial Pressure- SAP) ve kalp atım hızını (Heart Pulse Rate- HPR) kontrol etmek iyi bilinen birölçüm yöntemidir. Ameliyat boyunca, SAP ve HPR verilerine bakılarak hastaya verilebilecek anestezi miktarı(Anesthesia Output- AO) hesaplanabilmektedir. Bu çalışmada anestezistlere, SAP ve HPR verilerinden yolaçıkarak, hastaya verilebilecek en uygun anestezi miktarını, Yapay Bağışıklık Sistemi (YBS) ve Bulanık Mantık(BM) yardımı ile hassas hesaplayan bir Anestezik Derinlik Karar Destek Sistemi (ADKDS) önerilmektedir.Çalışmada tasarlanan sistem, hastalardan elde edilen giriş değerleri SAP, HPR ve çıkış parametresi AOkullanılarak, üyelik fonksiyonlarının en uygun değerlerini elde etmek için, Klonal Seçim Algoritmasının (KSA)her adımında arama, hesaplama ve değerlendirme gerçekleştirmiştir. ADKDS’nin literatürdeki çalışmalara göredaha verimli tahminlerde bulunduğu ve daha iyi sonuçlar elde ettiği gözlemlenmiştir.
In surgical interventions, it is a well- known measurement methods, to control the systolic arterial Pressure (SAP) and heart pulse rate (HPR) of patients in order to optimize the depth of anesthesia. During the operation, the amount of anesthesia (Anesthesia Output- AO) that can be given to the patient can be calculated according to the SAP and HPR data. In this study, Anesthetic Depth Decision Support System (ADDSS) is recommended for anesthesiologists to calculate the most appropriate amount of anesthesia that can be given to the patient by the Artificial Immune System (AIS) and Fuzzy Logic (FL). System designed in the study, In order to obtain the most appropriate values of membership functions by using the input values SAP, HPR and output parameter AO obtained from the patients, performed the search, calculation and evaluation at each step of the Clonal Selection Algorithm (CSA). It has been observed that ADDSS makes more efficient estimates and achieves better results than studies in the literature.
In surgical interventions, it is a well- known measurement methods, to control the systolic arterial Pressure (SAP) and heart pulse rate (HPR) of patients in order to optimize the depth of anesthesia. During the operation, the amount of anesthesia (Anesthesia Output- AO) that can be given to the patient can be calculated according to the SAP and HPR data. In this study, Anesthetic Depth Decision Support System (ADDSS) is recommended for anesthesiologists to calculate the most appropriate amount of anesthesia that can be given to the patient by the Artificial Immune System (AIS) and Fuzzy Logic (FL). System designed in the study, In order to obtain the most appropriate values of membership functions by using the input values SAP, HPR and output parameter AO obtained from the patients, performed the search, calculation and evaluation at each step of the Clonal Selection Algorithm (CSA). It has been observed that ADDSS makes more efficient estimates and achieves better results than studies in the literature.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
[No Keywords]
Kaynak
Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
7
Sayı
3
