Neural Network Tabanlı Serum Akış Hızı Kontrolü


Çetin G., Benli E., Şenyiğit Ş.

Innovations in Intelligent Systems and Applications Conference, Elazığ, Türkiye, 6 - 08 Ekim 2021

  • Yayın Türü: Bildiri / Tam Metin Bildiri
  • Doi Numarası: 10.1109/asyu52992.2021.9599023
  • Basıldığı Şehir: Elazığ
  • Basıldığı Ülke: Türkiye
  • Karadeniz Teknik Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

Akıllı sistemler hayatımızda daha fazla yer almaya devam ederken, hayati öneme sahip olan biyomedikal aletlerin de bu teknolojiden faydalanması kritik öneme sahiptir. Hastanelerde hastalara serum takıldığında hastalar veya hasta yakınları serum seti üzerindeki, serumun akış hızını ayarlayan makaraya müdahale ederek serum akış hızını değiştirmektedirler. Bunun sonucunda hastalarda olumsuz durumlar meydana gelebilir. Böyle olumsuzlukları ortadan kaldırmak ve sağlık çalışanlarının işini kolay hale getirebilmek için serum akış hızının bilgisayardan kontrol edilebileceği bir sistem oluşturmak istenmiştir. Serumun akış hızı hastaya ait birçok faktöre bağlı olduğu için, Neural Network (Sinir Ağı ) tercih edilmiştir. Yapay sinir ağları  ile bir model oluşturulmuştur. Bu modele hastaya ait giriş parametreleri ve çıkıştan istenilen durum yani serumun akış hızını kontrol eden servo motorun kaç derecelik döneceği tanımlanmıştır. Böylece bu model ile “weights” ve “bias” katsayıları elde edilmiştir. Bu katsayılar Arduino’ya girilerek servo motorun kontrolü gerçekleştirilmiştir.

While intelligent systems continue to take more place in our lives, it is critical that biomedical instruments, which are of vital importance, also benefit from this technology. When a serum is inserted into patients in hospitals, patients or their relatives may change the serum flow rate by interfering with the reel on the serum set, which adjusts the flow rate of the serum. As a result, it can cause undesirable consequences for patients. In order to eliminate such negativity and make the job of health workers easier, it was intended to create a system where serum flow rate can be controlled from the computer. Neural Network is preferred because there are many factors that affect the flow rate of the serum. A model has been created with Neural Network. In this model, the input parameters of patients and the desired condition for the output, i.e the degree of the servo motor that controls the flow rate of the serum, are defined. Thus, the coefficients “weights” and “bias” were obtained with this model. These coefficients were also processed into Arduino and the control of the servo motor was carried out.