Vücuttaki Sempatik Deri Cevabinin Ölçülmesi ve Yapay Sinir Aglari ile Akciger Kanseri Hastalarinda Teshis Amaçli Olarak Kullanilmasi

Year 2007, Volume: 3 Issue: 2, 10 - 17, 01.08.2007

Özhan Özkan Etem Köklükaya

Abstract

Bu çalismada, saglikli insanlarin vücutlarinin degisik bölgelerindeki sempatik deri cevabi alinabilecek
noktalar belirlendi ve kisiye göre bu noktalardaki sempatik deri cevaplari Model 7 Polygraph 1 adli ölçüm cihazi
vasitasiyla elde edildi. Ölçüm noktalari seçilirken, insan vücudu birbiriyle orantili bir sekilde dörde bölündügünde
her noktanin ortalama yakinliktaki simetriginin seçilmesine dikkat edildi. Daha sonra bu sonuçlar vasitasiyla yapay
sinir aglari kullanilarak saglikli bir insanda, vücuttaki bölgeye göre, olmasi gereken sempatik deri cevabi degerleri
belirlendi ve bu degerlere göre deride meydana gelen bu degerlerle ilgili degisimlerin akciger hastalarinda teshis
amaçli kullanilma sekli anlatildi.

Keywords

Deri, sempatik deri cevabi, yapay sinir aglari, akciger kanseri

Measuring the Sempatic Skin Response On Body And Using As A Diagnosis-Purposed For Lung Cancer Patients By The Artificial Neural Networks Measuring the Sempatic Skin Response On Body And Using As A Diagnosis-Purposed For Lung Cancer Patients By The Artificial Neural Networks

Abstract

In this study, the points that can be measured the sempatic skin response from different zones of healty
people’s bodies are determined and the sempatic skin responses on these points are obtained by a measurement
device that is called Model 7 Polygraph 1. While the measurement points are choosed, the body’s symmetric points
are choosed. After that, the sempatic skin response values that is necessary on a human body and is depending on
the zone of the body are determined by the artificial neural networks and according to this values, the application
method as a diagnosis-purposed of the lung cancer patients is explained by using the differences related to these
values on the skin.

Keywords

Skin, Sempatic skin response, artificial neural networks, lung cancer