Bulanık Mantık ve Yapay Bağışıklık Sistemi Temelli Anestezik Derinlik Karar Destek Uygulaması

dc.authorid
dc.contributor.authorŞatır, Esra
dc.contributor.authorYılmaz, Kudret
dc.date.accessioned2021-12-01T18:21:40Z
dc.date.available2021-12-01T18:21:40Z
dc.date.issued2019
dc.department[Belirlenecek]en_US
dc.description.abstractCerrahi 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.en_US
dc.description.abstractIn 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.en_US
dc.identifier.doi10.29130/dubited.532821
dc.identifier.endpage2093en_US
dc.identifier.issn2148-2446
dc.identifier.issue3en_US
dc.identifier.startpage2074en_US
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.29130/dubited.532821
dc.identifier.urihttps://app.trdizin.gov.tr/makale/TXpnNU5qWTFOUT09
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12684/9241
dc.identifier.volume7en_US
dc.indekslendigikaynakTR-Dizinen_US
dc.language.isotren_US
dc.relation.ispartofDüzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subject[No Keywords]en_US
dc.titleBulanık Mantık ve Yapay Bağışıklık Sistemi Temelli Anestezik Derinlik Karar Destek Uygulamasıen_US
dc.typeArticleen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Yükleniyor...
Küçük Resim
İsim:
9241.pdf
Boyut:
1.15 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tam Metin / Full Text