Mikroorganizmaların elektronik burun teknolojisi kullanılarak tanımlanması ve sınıflandırılması
Identification and classification of microorganisms using electronic nose
Yazar: BEKİR HAKAN AKSEBZECİ
Danışman: PROF. DR. MUSA HAKAN ASYALI ; PROF. DR. SADIK KARA
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2011
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Enfeksiyon hastalıklarının tedavisinde, enfeksiyona yol açan hastalık etkeni patojen mikroorganizmanın, en kısa sürede doğru olarak tanımlanması büyük öneme sahiptir. Bazı durumlarda patojen mikroorganizmaların tanımlanması; zahmetli ve zaman alıcı olabilmektedir. Bundan dolayı araştırmacılar, patojen mikroorganizmaları rutin mikrobiyolojik tekniklere göre daha hızlı tespit edebilen yöntemler üzerine yönelmişlerdir. Bu yöntemlerden birisi de, mikroorganizma kültürlerinin ortama yaydıkları kokulardan yararlanarak, elektronik burun cihazı ile mikroorganizma türünün tespiti üzerinedir.Bu tezde; üç ayrı mikroorganizma seti üzerinde, elektronik burun cihazı kullanılarak, mikroorganizma türüne göre sınıflandırma çalışmaları yapılmıştır. Mikroorganizma setlerinden birincisi, çeşitli enfeksiyon hastalıklarına sebep olan ve rutinde sıklıkla karşılaşılan 8 mikroorganizmadan meydana gelmektedir. İkinci ve üçüncü setler ise, diş kök kanal enfeksiyonlarına sebep olan 7 mikroorganizmadan oluşmaktadır. Mikroorganizma setlerinden elektronik burun cihazı ile elde edilen koku verilerine, sınıflandırma performansına etkilerini incelemek amacıyla; farklı veri ön-işleme, boyut azaltım ve ölçekleme yöntemleri uygulanmıştır. Sınıflandırma aşamasında ise; k-en yakın komşuluk algoritması (k-NN), Ayırma Analizi (DA) ve Destek Vektör Makineleri (SVM) yöntemleri kullanılmıştır.Bu tez kapsamında gerçekleştirilen çalışmalarda, en başarılı sınıflandırma sonuçlarının genellikle SVM yöntemi ile sağlandığı görülmüştür. Elde edilen sonuçlar, patojen mikroorganizmaların tespitinde, elektronik burun cihazının rutin mikrobiyolojik tekniklere alternatif veya destekleyici bir yöntem olarak kullanılabileceğini göstermiştir.

Abstract:
In the treatment of infectious diseases, as soon as the correct identification of pathogenic microorganisms that cause infection, has a great importance. In some cases, identification of pathogenic microorganisms can be laborious and time consuming. Therefore, researchers have tried to improve methods that can detect pathogenic microorganisms more rapidly than the routine microbiological techniques. One of these methods is the identification of microorganism species using an electronic nose device by means of the culture odors that they emit to environment.In this thesis, classification studies were carried out according to the species of microorganism on the 3 different microorganism sets using an electronic nose device. The first of microorganism sets consists of 8 microorganisms which cause various infectious diseases and are frequently encountered in routine. Both the second and third sets were comprised of the 7 microorganisms which caused root canal infections. Odor data which were obtained from microorganism sets using the electronic nose device were applied to different data pre-processing, dimension reduction, and scaling methods in order to investigate the effects on classification performance. In classification stage, k-nearest neighbor algorithm (k-NN), Discriminant Analysis (DA) and Support Vector Machines (SVM) methods were used.In studies within the scope of this thesis, the most successful classification results have been generally obtained by SVM method. The results obtained have shown that electronic nose devices can be used as an alternative or supportive method of routine microbiological techniques in identification of pathogenic microorganisms.