QCM-SSC gaz sensör dizisi kullanarak insan nefesinden diyabet tanısı

Abstract

QCM-SSC GAZ SENSÖR DİZİSİ KULLANARAKİNSAN NEFESİNDEN DİYABET TANISINazmi ÇAKMAKElektrik-Elektronik Mühendisliği Yüksek Lisans Tezi, 2007Tez Danışmanı: Yrd. Doç. Dr. Hamdi Melih SARAOĞLUÖZETİnsan vücudunun ürettiği çeşitli parametreler, hastalıkların tanısı içinkullanılabilmektedir. Örneğin kan, idrar ve gaita hastalık tanı aşamasında yaygın bir şekildekullanılmaktadır. İnsan terinin ve nefesinin de vücudun ürettiği diğer parametreler gibi sağlıkhakkında önemli bilgiler taşıdığı bilinmektedir. Bu kapsamda insan nefesinden çıkan gazlarınincelenmesiyle bazı hastalıkların tanısı yapılabilmektedir.QCM Sensör Dizisi' den meydana gelen Elektronik Burun kullanılarak nefesten diyabethastalığın varlığında tanı yapılabilineceği düşünülmektedir. Bu tezde, Diyabet tanısındakullanılmak üzere geliştirilen QCM tabanlı Elektronik Burun tanıtılmış ve yapılan ölçümlersunulmuştur. Bu ölçümler ve kan şekeri test sonuçları, Temel Bileşen Analizi (TBA) ve YapaySinir Ağıları (YSA) yöntemleri ile değerlendirilmiştir. Ayrıca aynı yöntemlerle, nefesteki neminQCM sensörlere etkisi de incelenmiştir.Bu çalışma ?QCM-SSC Gaz Sensör Dizisi Kullanarak Tıbbi Uygulamalar için TanıSistemi Tasarımı? 104E053 nolu TÜBİTAK Projesi kapsamında gerçekleştirilmiştir.Anahtar Kelimeler: Elektronik Burun, Diyabet, Nefes Kokusu, QCM Sensör.

DIAGNOSING DIABETES MELLITUS FROM HUMAN BREATH ODORUSING BY QCM-SSC GAS SENSOR ARRAYNazmi ÇAKMAKElectrical and Electronics Engineering MSc. Thesis, 2007Supervisor: Assist. Prof. Dr. Hamdi Melih SARAOĞLUSUMMARYVarious parameters produced by a human body can be used for diagnosing illnesses.For example, blood, urine and gaita are very common and used frequently in diagnosis. It isknown that skin odor and breath odor, as the other parameters produced by a human body carryvaluable information about the healthiness. In this perspective, it is considered that someillnesses can be diagnosed by examining the breath odor.It considered that diabetes can be diagnosed from human breath using an electronic nosewhich consists of a QCM sensor array. In this thesis, the QCM based E-nose, developed fordiagnosing diabetes is introduced and experimental results are presented. Experimental resultsand real measurements of blood glucose are compared using PCA (Principal ComponentAnalysis) and ANN (Artificial Neural Networks) techniques. Moreover, influence of breathhumidity over QCM sensors have been examined using same techniques.The work has been conducted in the scope of TUBITAK Project, No: 104E053:?Diagnosing System Design for Medical Applications Using by QCM-SSC Gas Sensor Array?.Keywords: Breath Odor, Diabetes, Electronic Nose, QCM Sensor.