QCM-SSC sensör dizisi ile algılanan sevoflurane anestezik gaz seviyelerinin yapay sinir ağları kullanarak belirlenmesi

Abstract

QCM-SSC SENSÖR D Z S LE ALGILANAN SEVOFLURANE ANESTEZ K GAZSEV YELER N N YAPAY S N R AĞLARI KULLANARAK BEL RLENMESBurçak ED NElektrik Elektronik Mühendisliği, Yüksek Lisans Tezi, 2007Tez Danışmanı: Yrd. Doç. Dr. Hamdi Melih SARAOĞLUÖZETBu çalışmada, ameliyat sırasında hastada genel anestezi sağlamak amacıyla kullanılansevofluran anestetik gazına, kuvars kristal mikrobalans (Quartz Crystal Microbalance-QCM)sensör dizisi içeren elektronik burnun tepkisi araştırılmıştır. Bu tepki sonucu elde edilen datalarkullanılarak sevofluran gaz seviyesinin belirlenmesi için yapay sinir ağı (YSA) kullanılmıştır.Eğitilen ağın, anestetik ajanın seviyesini belirleyebildiği görülmüştür.Çalışmalar 104E053 nolu ?QCM-SSC Gaz Sensör Dizisi Kullanarak Tıbbi Uygulamalariçin Tanı Sistemi Tasarımı? isimli TÜB TAK Projesi ve 2004-6 nolu ?PC(PIC)-QCM TabanlıSensör Dizisi Sistemi ile Anestezi Gazlarının Gerçek Zamanlı Denetimi? isimli DumlupınarÜniversitesi Bilimsel Araştırma Projesi kapsamında gerçekleştirilmiştir.Anahtar Kelimeler: Anestezi Seviyesi, Elektronik Burun, QCM Sensör, Sevofluran

DETECTION OF SEVOFLURANE ANESTHETIC LEVELS USING QCM-SSCSENSOR ARRAY AND ARTIFICAL NEURAL NETWORKBurçak EDINElectric-Electronic Engineering, M.S.Thesis, 2007Thesis Supervisor: Asist. Prof. Hamdi Melih SARAOGLUABSTRACTIn this thesis, we have examined for the response of the e-nose implemented with sensorarray of Quatrz Chrystal Microbalance (QCM). During the study, the QCM based e-nose wasused to collect sensor data, and an Artificial Neural Network (ANN) was trained with this data.After that, the trained ANN is tasted with random data. As a result, acceptable values have beenobtained.The work has been conducted in the scopes of TUBITAK Project, No: 104E053:?Diagnosing System Design for Medical Applications Using by QCM-SSC Gas Sensor Array?and Scientific Search Project of Dumlupınar University, No: 2004-6: ?Real Time Detection ofthe Anesthetic Gases by Using PC(PIC) & QCM Sensor Array?Key Words: E-nose, Level (density) of the anesthesia, QCM sensor, Sevoflurane