2 1

Proje Grubu: EEEAG Sayfa Sayısı: 86 Proje No: 108e036 Proje Bitiş Tarihi: 01.06.2010 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 29-07-2022

Fibromiyalji sendromunun teşhisine yönelik HRV, SSR ve psikolojik testlerin dalgacık dönüşümü ve yapay sinir ağları ile değerlendirilmesi ve ilişkilerin belirlenmesi

Öz:
-
Anahtar Kelime:

Konular: Fizyoloji Psikoloji
Erişim Türü: Erişime Açık
  • [1] Evren, B., Evren, C., Yapıcı, A., Güler, M.H., Fibromiyalji Hastalarında Ağrı ġiddeti ile Psikiyatrik Belirtiler Arasındaki ĠliĢki, Anatolian Journal of Psychiatry, 6, 69-74, (2005).
  • [2] Ulas, U.H., Unlu, E., Hamamcioglu, K., Odabasi, Z., Cakci, A., Vural, O., Dysautonomia in Fibromyalgia Syndrome: Sympathetic Skin Responses and RR Interval Analysis, Rheumatol Int, 26, 383-387, (2006)
  • [3] Ahuja, N. D., Agarwal, A. K., Mahajan, N. M., Mehta, N. H., Kapadia, H. N., GSR and Hrv: Its Application in Clinical Diagnosis, Proceedings of the 16th IEEE Symposium on Computer- Based Medical Systems (CBMS’03), 1063-7125/03, (2003)
  • [4] Lee, C., Yoo S.K., Park, Y., Kim, N., Jeong, K., Lee, B., Using Neural Network to Recognize Human Emotions from Heart Rate Variability and Skin Resistance, Proceedings of the 2005 IEEE, Engineering in Medicine and Biology 27th Annual Conference, Shanghai, China, 5, 5523-5, (2005)
  • [5] Özgöçmen, S., YoldaĢ, T., Yiğiter, R., Kaya, A., Ardıçoğlu, Ö., R-R Interval Variation and Sympathetic Skin Response in Fibromyalgia, Archives of Medical Research, 37, 630-634, (2006).
  • [6] Tarvainen, M.P., Koistinen, A.S., Valkonen-Korhonen, M., Partanen, J., Karjalainen, P.A., Analysis of Galvanic Skin Responses With Principal Components and Clustering Techniques, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 48, 10, 1071-9, (2001).
  • [7] Tarvainen, M.P., Karjalainen, P.A., Koistinen, A.S., Valkonen-Korhonen, M., Principal Component Analysis of Galvanic Skin Responses, World Congress on Medical Physics and Biomedical Engineering, Chicago, (2000), 3011-3014.
  • [8] The Mathworks, Inc, Signal Processing Toolbox User’s Guide, (1988 – 2002).
  • [9] Pichon, A., Roulaud, M., Antoine-Jonville, S., Bisschop, C., Denjean, A., Spectral Analysis of Heart Rate Variability: Interchangeability Between Autoregressive Analysis and Fast Fourier Transform, Journal of Electrocardiology, 39, 31-37, (2006).
  • [10] Chemla, D., Young, J., Badilini, F., Maison-Blanche, P., Affres, H., Lecarpentier, Y., Chanson, P., Comparision of Fast Fourier Transform and Autoregressive Spectral Analysis For the Study of Heart Rate Variability in Diabetic Patients, International Journal of Cardiology, 104, 307-313, (2005).
  • [11] Kohen, H., Neumann, L., Shore, M., Amir, M., Cassuto,Y., Buskila, D., Autonomic dysfunction in patients with fibromyalgia: Application of Power Spectral Analysis of Heart Rate Variability, Seminars in Arthritis and Rheumatism, 29, 4, 217-227, (2000).
  • [12] Chan, H.L., Chou, W.S., Chen, S.W., Fang, S.C., Liou, C.S., Hwang, Y.S., Continuous and Online Analysis of Heart Rate Variability, Journal of Medical Engineering & Technology, 29, 5, 227-234, (2005).
  • [13] Pan, J., Tompkins, W.J., A Real Time QRS Detection Algorithm., IEEE transactions on biomedical engineering, 32, 230-236, (1985).
  • [14] European Society of Cardiology, Guidelines, Heart Rate Variability: Standards of Measurement, Physiological Interpretation, and Clinical Use, American Heart Association Inc., (1996).
  • [15] Singh, D., Vinod, K., Saxena, S.C., Sampling Frequency of the RR Interval Time Series for Spectral Analysis of Heart Rate Variability, Journal of Medical Engineering & Technology, 28, 6, 263-272, (2004)
  • [16] Singh, D., Vinod, K., Saxena, S.C., Deepak, K.K., An Improved Windowing Technique for Heart Rate Variability Power Spectrum Estimation, Journal of Medical Engineering & Technology, 29, 2, 95 – 101, (2005).
  • [17] Everhart, D.E., Harrison, D.W., Heart Rate and Fluency Performance Among High- and Low-Anxious Men Following Autonomic Stress”, International Journal of Neuroscience, 112, 1149–1171, (2002).
  • [18] Kannathal, N., Lim, C.M., Acharya, U.R., Sadasivan, P.K., Cardiac State Diagnosis Using Adaptive Neuro-Fuzzy Technique, Medical Engineering & Physics, 28, 809-815, (2006).
  • [19] Tikkanen, P., Characterization And Application Of Analysis Methods For Ecg And Time Interval Variability Data, (Ph.D. Dissertation), University of Oulu Department of Physical Sciences Division of Biophysics and Biomedical Engineering Program, (1999).
  • [20] Chan, H.L., Huang, H.H., Lin, J.L., Time-Frequency Analysis of Heart Rate Variability During Transient Segments, Annals of Biomedical Engineering, 29, 11, 983–996, (2001)
  • [21] Werbos, P.J., Beyond regression: New tools for prediction and analysis in the behavioral sciences, (Ph. D. Thesis), Harvard University Cambridge MA, (1974), Also published as The Roots of Backpropagation, New York: John Wiley & Sons, (1994).
  • [22] Rumelhart, D.E., McClelland, J.L., Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructure of Cognition, 1, Cambridge, MA: MIT Press, (1986), Pp:547.
  • [23]Backpropagation, W., The Free Encyclopedia, (2008), Available at: http://en.wikipedia.org/w/index.php? title=Backpropagation&oldid=233606899
  • [24] Demuth, H., Beale, M., Neural Network Toolbox: For Use with MATLAB, User’s Guide Version 3.0, (1998).
  • [25] Lin, C., Lee, G., Neural Fuzzy Systems, Prentice Hall, (1996) 236-240, 242, 445-448.
  • [26] Levenberg–Marquardt algorithm, Wikipedia, The Free Encyclopedia, August, (2008), Availableat: http://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Levenberg%E2%80%93Marquardt_algorithm&oldid =233323587
  • [27] The MathWorks, Inc., MATLAB® Documentation Neural Network Toolbox Help, Version 6.5, Release 13, (2002).
  • [28] Bilgin, S., Çolak, O. H., Polat, O., Koklukaya, E., Estimation and Evaluation of Dominant Sub-Bands on LF and HF Base-Bands in Hrv for Ventricular Tachyarrhythmia Patients , Expert Systems with Applications, 36, 6, 10078-10084, (2009).
  • [29] Bilgin, S., Çolak, Ö. H., Polat, Ö., Köklükaya, E., Determination of a New VLF Band in Hrv for Ventricular Tachyarrhytmia Patients, Journal of Medical Systems, 34, 155–160, (2010).
  • [30] S. Bilgin, O. H. Çolak, O. Polat, E. Köklükaya , Efficient Solution for Frequency Band Decomposition Problem Using Wavelet Packet in Hrv, Digital Signal Processing, Volume 18, Issue 6, , Pages 892-899, (2008).
APA KÖKLÜKAYA E, Bilgin S, ELMAS O, AKKUŞ S, KOYUNCUOĞLU H, ÇÖMLEKÇİ S, ÇOLAK Ö (2010). Fibromiyalji sendromunun teşhisine yönelik HRV, SSR ve psikolojik testlerin dalgacık dönüşümü ve yapay sinir ağları ile değerlendirilmesi ve ilişkilerin belirlenmesi. , 1 - 86.
Chicago KÖKLÜKAYA Ertem,Bilgin Suleyman,ELMAS Our,AKKUŞ Selami,KOYUNCUOĞLU Hasan Rifat,ÇÖMLEKÇİ Selçuk,ÇOLAK Ömer Halil Fibromiyalji sendromunun teşhisine yönelik HRV, SSR ve psikolojik testlerin dalgacık dönüşümü ve yapay sinir ağları ile değerlendirilmesi ve ilişkilerin belirlenmesi. (2010): 1 - 86.
MLA KÖKLÜKAYA Ertem,Bilgin Suleyman,ELMAS Our,AKKUŞ Selami,KOYUNCUOĞLU Hasan Rifat,ÇÖMLEKÇİ Selçuk,ÇOLAK Ömer Halil Fibromiyalji sendromunun teşhisine yönelik HRV, SSR ve psikolojik testlerin dalgacık dönüşümü ve yapay sinir ağları ile değerlendirilmesi ve ilişkilerin belirlenmesi. , 2010, ss.1 - 86.
AMA KÖKLÜKAYA E,Bilgin S,ELMAS O,AKKUŞ S,KOYUNCUOĞLU H,ÇÖMLEKÇİ S,ÇOLAK Ö Fibromiyalji sendromunun teşhisine yönelik HRV, SSR ve psikolojik testlerin dalgacık dönüşümü ve yapay sinir ağları ile değerlendirilmesi ve ilişkilerin belirlenmesi. . 2010; 1 - 86.
Vancouver KÖKLÜKAYA E,Bilgin S,ELMAS O,AKKUŞ S,KOYUNCUOĞLU H,ÇÖMLEKÇİ S,ÇOLAK Ö Fibromiyalji sendromunun teşhisine yönelik HRV, SSR ve psikolojik testlerin dalgacık dönüşümü ve yapay sinir ağları ile değerlendirilmesi ve ilişkilerin belirlenmesi. . 2010; 1 - 86.
IEEE KÖKLÜKAYA E,Bilgin S,ELMAS O,AKKUŞ S,KOYUNCUOĞLU H,ÇÖMLEKÇİ S,ÇOLAK Ö "Fibromiyalji sendromunun teşhisine yönelik HRV, SSR ve psikolojik testlerin dalgacık dönüşümü ve yapay sinir ağları ile değerlendirilmesi ve ilişkilerin belirlenmesi." , ss.1 - 86, 2010.
ISNAD KÖKLÜKAYA, Ertem vd. "Fibromiyalji sendromunun teşhisine yönelik HRV, SSR ve psikolojik testlerin dalgacık dönüşümü ve yapay sinir ağları ile değerlendirilmesi ve ilişkilerin belirlenmesi". (2010), 1-86.
APA KÖKLÜKAYA E, Bilgin S, ELMAS O, AKKUŞ S, KOYUNCUOĞLU H, ÇÖMLEKÇİ S, ÇOLAK Ö (2010). Fibromiyalji sendromunun teşhisine yönelik HRV, SSR ve psikolojik testlerin dalgacık dönüşümü ve yapay sinir ağları ile değerlendirilmesi ve ilişkilerin belirlenmesi. , 1 - 86.
Chicago KÖKLÜKAYA Ertem,Bilgin Suleyman,ELMAS Our,AKKUŞ Selami,KOYUNCUOĞLU Hasan Rifat,ÇÖMLEKÇİ Selçuk,ÇOLAK Ömer Halil Fibromiyalji sendromunun teşhisine yönelik HRV, SSR ve psikolojik testlerin dalgacık dönüşümü ve yapay sinir ağları ile değerlendirilmesi ve ilişkilerin belirlenmesi. (2010): 1 - 86.
MLA KÖKLÜKAYA Ertem,Bilgin Suleyman,ELMAS Our,AKKUŞ Selami,KOYUNCUOĞLU Hasan Rifat,ÇÖMLEKÇİ Selçuk,ÇOLAK Ömer Halil Fibromiyalji sendromunun teşhisine yönelik HRV, SSR ve psikolojik testlerin dalgacık dönüşümü ve yapay sinir ağları ile değerlendirilmesi ve ilişkilerin belirlenmesi. , 2010, ss.1 - 86.
AMA KÖKLÜKAYA E,Bilgin S,ELMAS O,AKKUŞ S,KOYUNCUOĞLU H,ÇÖMLEKÇİ S,ÇOLAK Ö Fibromiyalji sendromunun teşhisine yönelik HRV, SSR ve psikolojik testlerin dalgacık dönüşümü ve yapay sinir ağları ile değerlendirilmesi ve ilişkilerin belirlenmesi. . 2010; 1 - 86.
Vancouver KÖKLÜKAYA E,Bilgin S,ELMAS O,AKKUŞ S,KOYUNCUOĞLU H,ÇÖMLEKÇİ S,ÇOLAK Ö Fibromiyalji sendromunun teşhisine yönelik HRV, SSR ve psikolojik testlerin dalgacık dönüşümü ve yapay sinir ağları ile değerlendirilmesi ve ilişkilerin belirlenmesi. . 2010; 1 - 86.
IEEE KÖKLÜKAYA E,Bilgin S,ELMAS O,AKKUŞ S,KOYUNCUOĞLU H,ÇÖMLEKÇİ S,ÇOLAK Ö "Fibromiyalji sendromunun teşhisine yönelik HRV, SSR ve psikolojik testlerin dalgacık dönüşümü ve yapay sinir ağları ile değerlendirilmesi ve ilişkilerin belirlenmesi." , ss.1 - 86, 2010.
ISNAD KÖKLÜKAYA, Ertem vd. "Fibromiyalji sendromunun teşhisine yönelik HRV, SSR ve psikolojik testlerin dalgacık dönüşümü ve yapay sinir ağları ile değerlendirilmesi ve ilişkilerin belirlenmesi". (2010), 1-86.