Makine öğrenmesi tabanlı bir uzman sistem tasarımı
Machine learning based an expert system design
Yazar: ADNAN FATİH KOCAMAZ
Danışman: PROF. DR. MURAT DİKMENGİL ; YRD. DOÇ. DR. ERDEM UÇAR
Trakya Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2012
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: GPRS = GPRS ; GSM = GSM ; Teletıp = Telemedicine ; Veri ambarı = Data warehouse ; Veri analizi = Data analysis ; Veri iletimi = Data transmission ; Veri işleme = Data processing ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Bilişim sözcüğü, bilgi ve iletişim sözcüklerinden türetilmiştir ve bilginin anlamlı bir formatta dolaşımını ve paylaşımını ifade etmektedir. Bilişim alanları içerisinde yer alan tıp Bilişimi ise son yılların en popüler bilim uygulama alanları arasında yer almaktadır.Yapılan bir araştırmaya göre ev bilgisayarlarında en belirgin artış sıralamasında Türkiye ilk beşe girmektedir. İnternet kullanımı açısından Türkiye, ülke bazında en hızlı gelişen ülkelerdendir. İnternet hayatın her alanına girdiği gibi tıp alanına da girmiştir. Tele tıp uygulamaları ile hastaların tıbbi görüntüleri ve laboratuar analizleri gibi anlık olmayan veriler dijital olarak saklanabildiği gibi uzak mesafelere de gönderilmesi mümkün kılınmıştır.Bu tezde bir kişiden alınan çeşitli yaşamsal veri ve parametrelerin GPRS teknolojisi aracılığı ile sunucuya gönderilmesi ve gönderilen verinin makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak değerlendirilmesi ile uzman bir sistem tasarımı gerçekleştirilmesi hedeflenmiştir.Tasarlanan sistem iki kısımdan oluşmaktadır. Birinci kısım veri toplama ve iletim cihazıdır. Bu cihazın amacı verileri bir sensör, dönüştürücü ile veya sensör modülleri ile elde edilen analog verileri elektronik filtre işleminden geçirilmesi, bu verilerin dijital forma dönüştürülmesi, sunucuya belirli bir formatta, güvenli, veri kaybına izen vermeyecek veri transfer oranı ile iletilmesini sağlamaktır. Bu konuda en öenmli işlem verinin gürültülerden arındırılarak gerçek analog verinin elde edilmesi ve sonrasında ise ADC yöntemleri ile dijital forma dönüşebilmesidir.Bu dönüşümden sonra dijital formdaki verilerin veri kaybı yaşanmadan toplanmasına ve GPRS teknolojisi ile internet üzerinden sunucu tarafında çalışan yazılıma iletmesi işlemi gerçekleştirilir. Böylece kişi her an gözlem altında tutulabilecektir. Bu işlem kişinin haftanın belli günlerinde değil, heryerde ve devamlı gözlem altında tutulmasına izin verecektir. Kişinin izlenmesi için klinik ortamda olması gerekmeyecektir.İkinci kısımda ise gelen veri ve parametreler sunucu tarafında veri tabanına kaydedilir. Kaydedilen verileriler uzman onayı ile ?makine öğrenmesi? yöntemi için eğitim verisi olarak kullanmaya izin verilir. Eğitim verileri ile sunucu yazılımı, uzman bir kişinin karar vermesine gerek kalmadan kişinin durumunu ?kritik?, ?normal? gibi değerlerle sınıflandırabilir. Bu sınıflandırmanın doğruluğu kullanılan eğitim verilerinin miktarına, kullanılan makine öğrenmesi algoritmasının çeşidine göre farklılık gösterebilir. Bu sayede ?kritik? olarak sınıflandırılan durumlarında kişiye hızlı müdahale imkânı sağlanmış olacaktır.Bu tez çalışması örnek bir uygulama alanı olarak nabız, kandaki oksijen saturasyonu, sinyal kalitesi, sinyal genliği gibi parametrik değerler ve pletismogram işaretleri gibi yaşamsal değerlerin sürekli izlenme ve analizi için uygulanması hedeflenmiştir. Kalbin korunması için bu parametrelerinin sürekli izlenmesi ve kaydedilmesi önem arz etmektedir. Fakat bu işlemlerin klinik ortamda izleme ve kaydetme cihazları ile yapılmaları gerekmektedir. Bu ise hastanın sadece haftanın belli günlerinde değil devamlı ve her ortamda takip etmeye izin verir.Örnek çalışmanın kalp pletismogram veri ve parametreleri üzerinde gösterilmesinin nedeni; kalbin korunması için bu parametrelerinin sürekli izlenmesi ve kaydedilmesi önem arz etmesidir. Fakat bu işlemlerin klinik ortamda izleme ve kaydetme cihazları ile yapılmaları gerekmektedir. Bu ise kişinin heran, devamlı ve her ortamda değil sadece haftanın belli günlerinde takip edilmesine izin verir.Anahtar kelimeler: GPRS, makine öğrenmesi, Puls oksimetre, Tele tıp.

Abstract:
The Turkish word ?bilişim? is derived from the words ?bilgi? (information) and ?iletişim? (communication) and it denotes the sharing and circulation of information in a meaningful format. Medical informatics, which is one of the fields of informatics, is among the most popular scientific application areas in the recent years.According to a survey, Turkey is on the top five in terms of most significant increase in home computer use. Turkey is one of the fastest growing countries in internet usage. As it has entered into all areas of life, internet has also taken its place in the medical field. With Tele-medicine applications, laboratory analysis of medical images and patients non-instant data can be stored digitally and can be sent over long distances.The aim of this thesis is to send the vital data and parameters taken from a person to the server via the GPRS technology and to design an expert system based on evaluations using machine learning algorithms.The designed system consists of two parts. The first part is a device for data collection and transmission. This device is intended to apply an electronic filtering process to analog data acquired by means of a sensor, a transducer or a sensor module and to transform the data into a digital form and allow for the transmission of the data to the server in a specific form, safely and with enough baud rates without data loss. The most important process of this operation is to acquire real analog data by filtering out the noise and transform the data into a digital form with ADC methods.After this transformation, the data is collected in digital form without any loss and is sent to the software running in the server via internet using GPRS technology. The patient can be kept under control any time in this way. This process allows the patient to be followed continuously and everywhere, not only on the certain days of the week. The patient need not be in the clinic in order to be monitored.The second part of the system records the coming data and parameters in the database in the server. The data serves as ?training data? for the "machine learning" algorithms. The selected algorithm learn a classifier using the training data, which will allow for the classification of the patient status as ?critical?, ?normal? etc. with no expert intervention. Thus, the situations classified as ?critical? can be intervened quickly.In this thesis, the application area is chosen to include cases concerning oxygen saturation, heart frequency, signal quality, signal amplification and data like pletismogram signals. Continuous monitoring and recording of these parameters are of vital significance for the protection of the heart. However, this process must be made in the clinical environment with monitoring and recording devices. Further, this process allows the patient to be followed continuously, anywhere and anytime.The reason for the application of the sample work on the heart pletismogram data and parameters is that it is important to continuously monitor and record these data and parameters for protecting the heart. Hence, the patient shall not be held under observation at all times and it shall not be necessary to follow the patient in a clinical environment.Key words: GPRS, Machine Learning, Pulse Oksimeter, Tele medicine.