Üroflowmetre sistemi tasarımı ve üroflow sinyallerinin yorumlanması

Abstract

Bu çalışmada ürolojide yaygın olarak kullanılan üroflowmetre cihazının bir uygulamasıgerçekleştirilmiştir. Üroflowmetre sistemi ile elde edilen üroflow grafikleri yapay sinirağları ile sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma sonucunda, bireyin üriner sistemine ilişkin birön tanı üretilmesi amaçlanmıştır. Üroflow grafiklerinin yorumlanması ile öntanıkonularak üroloji uzmanlarının kesin tanı koymasına yardımcı olunması amaçlanmıştır.Çalışmada kullanılan üroflow kayıtları Gülhane Askeri Tıp Akademisi ÜrolojiPolikliniği Ürodinami sisteminden elde edilmiştir. Çalışmada 700 kayıttan belirli kriterlere uygun olan 150 adedi kullanılmıştır. Bu veri kümesinden 72’si eğitim, kalan78’sı ise deneme amacıyla kullanılmıştır. Önerilen yöntem ile üretilen 78 adet öntanıdan 62 adedinin hekim tanısı ile uyumlu olduğu görülmüştür. Bu sonuç %79 luk birbaşarıma karşılık gelmektedir. AbstractIn this study, an application of uroflowmeter system that is commonly used in urologyis realised. Uroflow graphics obtained by the uroflowmeter system are classified usingArtificial Neural Networks. As a result of this classification it is aimed to produce a prediagnosisabout the urinary system of the individual. The objective of the prediagnosisvia the interpretation of the uroflow graphics is to assist the urology specialists on thefinal diagnosis. The uroflow graphics used in this study are recorded by the urodynamicsystem at Gulhane Military Medical Academy Urology department. In this study 150 of700 records which fulfil certain criteria are used. Half of this data set is used for trainingthe artificial neural network and the remaining half is used for testing the proposedmethod. The 62 of 78 prediagnosis produced by the proposed method are in accord withthe diagnosis of the specialists. These results correspond to 79% performance.