Browsing by Subject "Medical computing"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 3 of 3
  • Thumbnail Image
    ItemOpen Access
    İki durumlu bir beyin bilgisayar arayüzünde özellik çıkarımı ve sınıflandırma
    (IEEE, 2017-10) Altındiş, Fatih; Yılmaz, B.
    Beyin bilgisayar arayüzü (BBA) teknolojisi motor nöronlarının özelliğini kaybeden ve hareket kabiliyeti kısıtlanmış ALS ve felçli hastalar gibi birçok kişinin dış dünya ile iletişimini sağlamaya yönelik kullanılmaktadır. Bu çalışmada, Avusturya’daki Graz Üniversitesi’nde alınmış EEG veri seti kullanılarak gerçek zamanlı EEG işleme simülasyonu ile motor hayal etme sınıflandırılması amaçlanmıştır. Bu veri setinde sağ el ya da sol elin hareket ettirilme hayali esnasında 8 kişiden alınmış iki kanallı EEG sinyalleri bulunmaktadır. Her katılımcıdan 60 sağ ve 60 sol olmak üzere toplamda 120 adet yaklaşık 9 saniyelik motor hayal etme deneme sinyali kayıt edilmiştir. Bu sinyaller filtrelemeye tabi tutulmuştur. Yirmi dört, 32 ve 40 elemanlı özellik vektörü bant geçiren filtreler kullanarak elde edilen göreceli güç değişim değerleridir (GGDD). Bu çalışmada, lineer diskriminant analizi (LDA), k en yakın komşular (KNN) ve destek vektör makinaları (SVM) ile sınıflandırma yapılmış, en iyi sınıflandırma performansının 24 değerli özellik vektörüyle ve LDA sınıflandırma yöntemiyle elde edildiği gösterilmiştir.
  • Thumbnail Image
    ItemOpen Access
    Snippet based trajectory statistics histograms for assistive technologies
    (Springer, 2014-09) İscen, Ahmet; Wang Y.; Duygulu, Pınar; Hauptmann, A.
    Due to increasing hospital costs and traveling time, more and more patients decide to use medical devices at home without traveling to the hospital. However, these devices are not always very straight-forward for usage, and the recent reports show that there are many injuries and even deaths caused by the wrong use of these devices. Since human supervision during every usage is impractical, there is a need for computer vision systems that would recognize actions and detect if the patient has done something wrong. In this paper, we propose to use Snippet Based Trajectory Statistics Histograms descriptor to recognize actions in two medical device usage problems; inhaler device usage and infusion pump usage. Snippet Based Trajectory Statistics Histograms encodes the motion and position statistics of densely extracted trajectories from a video. Our experiments show that by using Snippet Based Trajectory Statistics Histograms technique, we improve the overall performance for both tasks. Additionally, this method does not require heavy computation, and is suitable for real-time systems. © Springer International Publishing Switzerland 2015.
  • Thumbnail Image
    ItemOpen Access
    Whole genome sequencing: revolutionary medicine or privacy nightmare?
    (Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2015) Ayday, E.; Cristofaro, Emiliano De; Hubaux, Jean-Pierre; Tsudik, G.
    Whole genome sequencing will soon become affordable for many individuals, but thorny privacy and ethical issues could jeopardize its popularity and thwart the large-scale adoption of genomics in healthcare and slow potential medical advances. The Web extra at http://youtu.be/As3J9NYsbbY is an audio recording of Alf Weaver interviewing Bradley Malin and Jacques Fellay about the possibilities and challenges of whole genome sequencing. © 1970-2012 IEEE.