SAĞLIK VE TIPTA UYGULAMALAR – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
SAĞLIK VE TIPTA UYGULAMALAR
Tıbbi teşhis sistemlerindeki uygulamalara ek olarak, yapay zeka teknikleri, EKG, EEG ve insan hareketi verilerinin analizi dahil olmak üzere birçok biyomedikal sinyal işleme görevinde uygulanmıştır. Yapay sinir ağı modelleri, sağlık ve tıptaki bu yapay zeka ile ilgili uygulamaların çoğunda baskın bir rol oynamıştır.
Bu uygulamaların çoğu, örüntü tanıma veya sınıflandırma içindir. Tipik bir sınıflandırma uygulaması genellikle akış diyagramında gösterildiği gibi birkaç adıma veya prosedüre sahiptir. Bu, otomatik sınıflandırma modellerini tasarlamak ve geliştirmek için bu özellikleri sınıflandırıcıya beslemeden önce girdi verilerinden özellik çıkarmayı ve son olarak modelleri genelleme için test etmeyi içerir.
Tıbbi Karar Destek Sistemleri
Tıbbi karar destek sistemleri (MDSS), girdi özellikleri olarak semptomların bir listesini ve çıktı olarak bunlara karşılık gelen hastalık tiplerini alarak bir bilgi veri tabanı oluşturmak üzere tasarlanmıştır. Böyle geliştirilmiş bir semptom-hastalık haritalama sistemi daha sonra yeni bir dizi semptoma bağlı olarak yeni tepkiler üreterek teşhis sürecini kolaylaştırır. MDSS’ye yardımcı olmak için sinir ağları kullanılmıştır.
Silva ve Silva (1998), nispeten küçük bir rastgele seçilmiş 20 hastalık grubu için böyle bir sinir ağı tabanlı MDSS sistemi geliştirdi ve cesaret verici sonuçlar bildirdi. Bu çalışmadaki hastalık semptomları sinüzoidal sönümlü dalga formları olarak temsil edildi.
Hibridizasyonun teşhis doğruluğunu iyileştirdiği gösterilmiştir. Örneğin, Dumitrache ve ark. (1998), klasik bir uzman sisteme kıyasla hibrit bir karar verme sistemi kullanarak kalp hastalığında tıbbi teşhis için doğrulukta (%28 oranında) bir gelişme bildirmiştir.
Kardiyoloji
Çeşitli çalışmalar, kardiyovasküler hastalıkların teşhisinde, öncelikle risk altındaki kişilerin EKG dalga formlarından saptanması ve sınıflandırılmasında sinir ağlarını kullanmıştır.
Celler ve Chazal (1998), normal ve anormal (patolojik) EKG dalga biçimlerini sınıflandırmak için sinir ağlarını uygulamıştır: Sınıflandırıcıyı eğitmek ve test etmek için QRS kompleksinden özellikleri çıkarmak için 500 EKG kaydı (155 normal ve 345 anormal) kullanılmıştır. Anormal EKG kayıtlarında altı farklı hastalık durumu vardı. Sınıflandırıcı bu dalga biçimlerini %70.9 doğrulukla tanıyabildi.
Elektroensefalografi
Sinir ağları, bulanık kümeleme ve SVM’ler dahil olmak üzere AI araçlarının, beynin elektriksel aktivitesini, elektroensefalogram (EEG) sinyallerini analiz etmek için faydalı olduğu gösterilmiştir. Beynin EEG kayıtlarından çıkarılan özellikler, insanlar ve bilgisayarlar arasındaki iletişimi geliştirmek ve ayrıca beyin durumlarının ve epileptik nöbetlerin etkin teşhisi için AI araçlarıyla birlikte kullanılmıştır.
Tıp öğrencileri için uygulamalar
Doktorların kullandığı uygulamalar
Kamu sağlık sistemi uygulamaları nelerdir
sgk e-sağlık uygulamaları nelerdir
Tıp öğrencileri için siteler
Anatomi uygulama sınavı
e-sağlık hizmetleri nelerdir
Mobil sağlık uygulamaları
Oftalmoloji
Sinir ağlarının glokom hastalığını tanımlamada etkili bir teşhis aracı olduğu gösterilmiştir. Glokom ileri yaşlarda daha sık görülür ve görme kaybına neden olabilir. Papadourokis ve ark. (1998), perimetre muayenesinden normal hastaları ve glokom optik sinir hasarı olan hastaları sınıflandırmak için geri yayılım sinir ağını uygulamıştır.
Birkaç sinir ağı modeli, 518 glokom vakası dahil 715 vaka kullanılarak test edildi ve iki gizli katman ağı ile %90 tanıma doğruluğu ve girdi verilerinin %80’i ile eğitim bildirdiler. Glokom tanısını tanımada farklı AI tekniklerinin etkinliğini karşılaştırma çabasında, Chan ve ark. (2002), çok oyunculu algılayıcı ve destek vektör makineleri (SVM) dahil olmak üzere çeşitli sınıflandırıcıların sınıflandırma performansını karşılaştırmak için standart otomatik perimetri verilerini kullanmıştır.
Bu sınıflandırıcıların performansının derinlemesine analizi, alıcı işletim karakteristiği (ROC) eğrileri altındaki alanlar ve ayrıca duyarlılık (gerçek pozitif oranlar) ve özgüllük (1 – yanlış pozitif oranlar) ölçümleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir.
Makine sınıflandırıcılarının, sınıflandırma görevlerinde üstün performans gösterdiği bulundu, oysa SVM, çok oyunculu bir algılayıcıya kıyasla önemli ölçüde iyileştirilmiş performans gösterdi. Diyabetik hastalarda hipogliseminin başlangıcını tahmin etmek için kendi kendini organize eden bulanık bir yapı da geliştirilmiş ve uygulanmıştır.
Yürüyüş Analizi ve Rehabilitasyon
Yürüyüş, insan yürüyüşünün sistematik analizidir. Yürüyüşün farklı yönlerini analiz etmek için çeşitli enstrümantasyonlar mevcuttur. Yürüme analizi, birçok uygulaması arasında, alt ekstremite fonksiyonlarındaki anormalliği teşhis etmek ve ayrıca tedaviler ve müdahaleler sonucunda iyileşmenin ilerlemesini değerlendirmek için giderek daha fazla kullanılmaktadır.
Son zamanlarda, nöral ağlar ve bulanık mantık teknikleri, yürüyüş örüntüsünün tanınması ve yürüyüş tiplerinin kümelenmesi için uygulanmaktadır. Barton ve Lees (1997) yürüyüş modellerini kalça-diz açısı diyagramlarına dayalı olarak sınıflandırdı ve Holzreiter ve Kohle (1993), kuvvet platformlarını kullanarak ayaktan yere reaksiyon kuvvetlerinin ölçümlerinden normal ve patolojik yürüyüş modellerini tanımlamak için sinir ağı modellerini kullandı.
Wu et al. (1998), ayak bileği artrodezi olan hastaların ve normal deneklerin yürüyüş paternlerini sınıflandırmak için bir geri yayılım nöral ağı uygulamış ve istatistiksel tekniğe kıyasla nöral ağlar tarafından daha üstün bir sınıflandırma bildirmiştir (lineer diskriminant analizi) (%98.7’ye karşı 91.5). %).
Yürüyüş analizi, rehabilitasyon ortamlarında giderek daha fazla kullanılmaktadır ve ayrıca yürüyüş kontrolünü ve işlevselliğini geliştirmek için AI teknikleriyle birleştirilmektedir. Tong ve Grant (1998), omurilik yaralanması olan kişilerde FES sisteminin kontrolü için sensör setlerini optimize etmek için sinir ağlarını uygulamış ve sinir ağı destekli kontrolün bir sonucu olarak doğrulukta gelişmeler göstermiştir.
Bulanık mantık aynı zamanda son zamanlarda büyük bir başarı ile uygulanmıştır: nörolojik bozukluğu olan ve olmayan çocukların yürüyüşlerinin gruplandırılması (O’Malley, 1997) ve ayrıca paraplejik yürüyüşün analizinde yürüme sırasında ayak teması ve kalkış gibi yürüyüş olaylarının saptanması gerekir.
Destek vektör makinesi (SVM) son zamanlarda genç ve yaşlı yürüyüş modellerini sınıflandırmak için uygulanmıştır. Yaşlanma ile birlikte yürüyüş değişiklikleri, potansiyel denge kaybı ve düşme riskleri ile birlikte. Potansiyel düşme riskleri olan yürüyüş paternlerini tanımak, düşme riskini en aza indirmek için rehabilitasyon programlarının uygulanabilmesi için risk altındaki kişilerin tespit edilmesine yardımcı olacaktır.
Sinir ağları ve SVM’ler gibi yapay zeka teknikleri, yaşlanmaya bağlı yürüme dejenerasyonunu tespit etme potansiyellerini göstermiştir ve yaşlılarda düşmelerin önlenmesinde potansiyel uygulamalara sahip görünmektedir.
Anatomi uygulama sınavı Doktorların kullandığı uygulamalar e-sağlık hizmetleri nelerdir Kamu sağlık sistemi uygulamaları nelerdir Mobil sağlık uygulamaları sgk e-sağlık uygulamaları nelerdir Tıp öğrencileri için siteler Tıp öğrencileri için uygulamalar