Show simple item record

dc.contributor.advisorKara, Sadık
dc.contributor.authorAgambayev, Agamyrat
dc.date.accessioned2021-05-07T11:37:07Z
dc.date.available2021-05-07T11:37:07Z
dc.date.submitted2014
dc.date.issued2018-08-06
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/615535
dc.description.abstractDünyada yaklaşık 50 milyon üzerinde Epilepsi hastalığından etkilenen hasta sayısının olduğu tahmin edilmektedirBeyin hücrelerinde geçici anormal elektrik yayılması sonucu ortaya çıkan klinik bulgu nöbet olarak tanımlanmaktadır. Epilepsi birden çok inmelerin aniden ortaya çıkması şeklinde tanımlanmakta olup dikkat dağınıklığı vey a tüm vücüt tutulamsı gibi semptomların görülmesine neden olmaktadır. Klinik veya EEG verilerine göre Epilepsi Genel vey Kısmı olarak iki gruba ayrılabilmektedir. Inmeli EEG ve normal EEG'nin tespiti Epilepsi çalışmalarında önemli rol oynamaktadır Normal ve İnme EEG durumlarının tespiti Birçok yöntemle yapılabilmektedir. Eğri analizi yöntemi sinyalin belirlenen zaman dilimindeki eğri uzunluklarını hesaplamaktadır. EEG sinyallleri frekansa ve genliğe bağlı olduğundan yöntem sinyaldeki değişimleri kolayca tespit edebilmektedir. Bu tezin ana fikri eğri analizi metoduyla Normal ve İnme EEG durumlarının tespitini yapmaktır.
dc.description.abstractAround 50 million of people world poplulation affected by Epilepsy which characterized by recurrent seizures A seizure is an abrupt, impermanent aberration in the brain's electrical activity that produces disruptive symptoms. This symptoms can be lapse in attention or whole body convolution. According to the Clinic and EEG data, Seizures can either be generalized or partial. Detection of Non-seizure, and Seizure condition of EEG data take an important role for understanding the behavior of disease. The best solution for this is EEG signals from patients should be processed.Curve length analysis method which calculate the total length of given time interval. During seizure, because of EEG data depend on both frequency and amplitude, both ampliute and frequency will affected. So total length of curve between given interval will definetly different from non eizure part.en_US
dc.languageEnglish
dc.language.isoen
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectBiyomühendisliktr_TR
dc.subjectBioengineeringen_US
dc.subjectElektrik ve Elektronik Mühendisliğitr_TR
dc.subjectElectrical and Electronics Engineeringen_US
dc.subjectNörolojitr_TR
dc.subjectNeurologyen_US
dc.titleThe detection of non-seizure and seziure EEG condition with curve length method
dc.title.alternativeNormal ve inme EEG durumlarının eğri uzunluk analiz metoduyla tespit edilmesi
dc.typemasterThesis
dc.date.updated2018-08-06
dc.contributor.departmentBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
dc.identifier.yokid10049040
dc.publisher.instituteBiyo-Medikal Mühendislik Enstitüsü
dc.publisher.universityFATİH ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid382693
dc.description.pages0
dc.publisher.disciplineDiğer


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/openAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess