Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
238787		Fizyolojik sistemlerin yapay zekâ teknikleri kullanılarak modellenmesi ve kontrolü için eğitim amaçlı bir simülatör tasarımı / Designing educational simulators for modeling and control of physiological systems by implementing artificial intelligence techniques Yazar:ÜMİT TAŞ Danışman: DOÇ. DR. AHMET AKBAŞ Yer Bilgisi: Marmara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Biyomühendislik = Bioengineering Dizin:	Onaylandı Doktora Türkçe 2009 221 s.
Yapay zekâ (YZ) yöntemlerindeki hızlı gelişmeler, doğrusal olmayan çeşitli sistemler gibi, fizyolojik sistemlerin modelleme ve analiz çalışmalarında da kolaylıklar sağlamaktadır. Bu tez çalışmasında, fizyolojik sistemlerin modellenmesi ve kontrolü süreçlerinde YZ yöntemlerinin kullanılması için çeşitli simülasyon araçlarının tasarlanması, YZ yöntemleri kullanılarak bir kısım fizyolojik sistem modelleme ve kontrol çalışmalarının gerçekleştirilmesi amaçlanmıştır.Bu kapsamda ilk olarak eğitim ve test amaçlı olarak kullanılabilecek MATLAB tabanlı bir kısım arayüzler geliştirilmiştir. Daha sonra, bu arayüzler kullanılarak, farelerde bazı proteinlerin veriliş yöntemi ile kan basıncı ve kan akış hacmi arasındaki ilişkiyi belirleyen fizyolojik sistem modelleri, adaptif-sinirsel bulanık çıkarım sistemi (ANFIS) yaklaşımı ile geliştirilmiştir. Bu modellerin eğitimi ve testi için kullanılan fizyolojik veriler Marmara Üniversitesi Tıp Fakültesi Fizyoloji Ana Bilim Dalı'ndan elde edilmiştir. Geliştirilen ANFIS modelinin performans analizleri yapılmış ve sonuçların deneysel verilerle karşılaştırılarak tatmin edici olduğu görülmüştür.Tez çalışması kapsamındaki diğer bir çalışmada, cerrahi operasyon sürecinde hastaların uyutulması için kullanılan sevofluran anestezi maddesinin ve oksijenin solunan hava hacmi içerisindeki oranlarının kontrol edilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla sistem ve kontrol modelleri ANFIS ve yapay sinir ağı (YSA) yaklaşımlarıyla geliştirilmiştir. Bu modellerin eğitimi ve testi için kullanılan veriler, Cidde King Abdulaziz Üniversitesi Tıp Fakültesi Hastanesinin Ameliyathanesinde operasyon altındaki hastalardan elde edilmiştir. Bu kapsamda geliştirilen alternatif modellerin çıkışları bir liste halinde verilmiş ve bunlardan en iyi performansı sağlayan modeller seçilmiştir.
Owing to the rapid progresses in artificial intelligence (AI) techniques, the analysis and modeling of the physiological systems, like many non-linear systems, have become relatively easier. In this thesis, it is aimed to design some educational simulation tools and to develop of some physiological system modeling and control studies using AI techniques.In this context, some educational interfaces which can be used for training and testing of some AI models have been designed in MATLAB environment first. Then, some physiological system models using adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) approach, representing the relations among the infusion method and volume of some proteins and the blood pressure and also the blood flow volume in rats have been developed by using these interfaces. Training and testing of the developed ANFIS models have been performed by observed physiological system data obtained from Physiology Department of the Faculty of Medicine of Marmara University. The results of comparative analysis related to the performance tests have been satisfied.Another study in the context of this thesis is related to controlling the relative volume of sevoflurane and oxygen in air volume inspired by the patient during the operation. The AI physiological system and control models using ANFIS and the artificial neural network (ANN) approaches have been developed for this aim. Training and testing of the developed models have been performed by observed physiological system data obtained from different patients during anesthetic condition in the operation theaters of the hospital of the Faculty of Medicine of King Abdulaziz University in Jeddah. The outputs of the models have been listed in a tabular form and the models delivering best results have been selected.