Yazar "Alcan, Veysel" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 3 / 3
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Development of Electronic Health Record System Based on Carpal Tunnel Syndrome
    (Gazi Univ, 2019) Talan, Mehmet Ibrahim; Canal, Mehmet Rahmi; Alcan, Veysel; Kaya, Hilal; Zinnuroglu, Murat
    Physical examination, clinical tests and electrophysiological methods are used in the diagnosis of carpal tunnel syndrome (CTS). However, in practice there are no standard clinical and electrophysiological tests for clinics and laboratories. Therefore, data fragmentation or incompatibilities may occur in Electronic Health Record (EHR) systems. Furthermore, secondary use and different biomedical research targets are not considered in these EHR systems. During routine documentation, incomplete, incorrect, inconsistent data entry and incorrect coding can be done. This study aimed to develop an EHR system that could be used in different clinics and centers in diagnosis of CTS, thus creating a standardized, high quality, predictive, preventive, personalized and real-time participatory CTS biomedical data warehouse. The CTS-based EHR system was developed using Microsoft Visual Studio C # programming language. Also during a new patient record, the system was supported by a clinical decision support system (CDS S) based on the data mining methods using WEKA program for pre-diagnosis of the CTS. This EHR system also allows clinical and electrophysiological test results as well as genetic and environmental variants to be integrated into a single database within the framework of precision medicine approachment. In addition, this system can provide a large scale accurate and complete data warehouse for secondary use purposes.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Karpal Tünel Sendromu Temelli Elektronik Sağlık Kayıt Sisteminin Geliştirilmesi
    (2019) Talan, Mehmet İbrahim; Canal, Mehmet Rahmi; Alcan, Veysel; Zunnuroğlu, Murat; Kaya, Hilal
    Öz: Karpal tünel sendromunun (KTS) tanısında, fiziksel muayene, klinik testler ve elektrofizyolojik yöntemler kullanılmaktadır. Fakat pratikte uygulanan klinik ve elektrofizyolojik testlerde klinik ve laboratuvarlar için bir standart bulunmamaktadır. Bundan dolayı Elektronik Sağlık Kaydı (ESK) sistemlerinde, veri parçalanması veya uyumsuzluklar meydana gelebilmektedir. Ayrıca bu ESK sistemlerinde, ikincil kullanım ve farklı biyomedikal araştırma hedefleri dikkate alınmamakta ve rutin dökümantasyon işlemi sırasında, eksik, hatalı, tutarsız veri girişleri ve hatalı kodlamaları yapılabilmektedir. Bu çalışma ile, KTS tanısında farklı klinik ve merkezlerce de kullanılabilecek bir ESK sisteminin geliştirilmesi ve böylelikle standartlaştırılmış, kaliteli, öngörücü, önleyici, kişiselleştirilmiş ve gerçek zamanlı katılımcı bir KTS biyomedikal veri ambarının oluşturulması hedeflenmiştir. KTS tabanlı ESK sistemi, Microsoft Visual Studio C# programlama dili kullanılarak geliştirilmiştir. Ayrıca; yeni hasta kaydı esnasında KTS ön tanısı için WEKA programı kullanılarak veri madenciliği yöntemine dayalı bir klinik karar destek sistemi (KKDS) ile desteklenmiştir. Geliştirilen ESK sistemi, klinik ve elektrofizyoloijk test sonuçlarının yanısıra hassas tıp yaklaşımı çerçevesinde genetik ve çevresel varyantların da tek bir veri tabanına entegre edilmesine imkan tanımakta ve ikincil kullanım amacıyla geniş ölçekli doğru eksiksiz ve aynı standartta bir veri ambarı sunabilmektedir.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    A novel approach to the diagnostic assessment of carpal tunnel syndrome based on the frequency domain of the compound muscle action potential
    (Walter De Gruyter Gmbh, 2020) Alcan, Veysel; Kaya, Hilal; Zinnuroglu, Murat; Karatas, Gulcin Kaymak; Canal, Mehmet Rahmi
    Conventional electrophysiological (EP) tests may yield ambiguous or false-negative results in some patients with signs and symptoms of carpal tunnel syndrome (CTS). Therefore, researchers tend to investigate new parameters to improve the sensitivity and specificity of EP tests. We aimed to investigate the mean and maximum power of the compound muscle action potential (CMAP) as a novel diagnostic parameter, by evaluating diagnosis and classification performance using the supervised Kohonen self-organizing map (SOM) network models. The CMAPs were analyzed using the fast Fourier transform (FFT). The mean and maximum power parameters were calculated from the power spectrum. A counter-propagation artificial neural network (CPANN), supervised Kohonen network (SKN) and XY-fused network (XYF) were compared to evaluate the classification and diagnostic performance of the parameters using the confusion matrix. The mean and maximum power of the CMAP were significantly lower in patients with CTS than in the normal group (p < 0.05), and the XYF network had the best total performance of classification with 91.4%. This study suggests that the mean and maximum power of the CMAP can be considered as less time-consuming parameters for the diagnosis of CTS without using additional EP tests which can be uncomfortable for the patient due to poor tolerance to electrical stimulation.