Vücut sıvılarının dielektrik özellikleri
2019
0 görüntülenme
0 i̇ndirme
Danışman: Prof. Dr. Deniz Değer Ulutaş
Özet (TR)
Biyoelektrik olayların keşfedilmesinden bu yana canlı dokuların elektriksel davranışlarının incelenmesi bilim dünyasında yadsınamayacak kadar büyük bir ilgiye sahiptir. Bu özelliklerin incelenmesi sadece var olan sorunlara çözüm getirmekle beraber, sonuçlar biyomedikal mühendisleri ve fizyologlar için de önemli değere sahiptir. Bu nedenle, biyomalzemelerin dielektrik çalışmaları, tıbbi teşhis, elektrofizyoloji ve biyofizik alanlarında önem oluşturmaktadır. Bu kapsamda, Pleural effusion (akciğer zarı sıvısı) ve peritoneal effusion (karın zarı sıvısı) sıvılarının dielektrik özellikleri oda sıcaklığında 0.1Hz-20MHz frekans aralığında Alpha-A High Resolution Dielectric, Conductivity and Impedance Analyzer cihazı ile incelenmiştir. Elde edilen sonuçlardan faydalanarak dielektrik sabiti, dielektrik kayıp ve alternatif iletkenlik değerleri hesaplanarak frekansa bağlı davranışları incelenmiştir. Ayrıca, Dielektrik spektroskopi ile elde edilen sonuçlar ile tıpta kulanılan mevcut analiz yönteminden elde edilen sonuçlarla karşılaştırılarak, sağlıklı ve hastalıklı sonuçları analiz etmede kritik veriler elde edilmiştir.
Yazar
Dr. Çağdaş Demirtaş
Kurum
Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır
Çağdaş Demirtaş (Yüksek Lisans Tezi). Vücut sıvılarının dielektrik özellikleri, 2019, İstanbul University.
Anahtar Kelimeler
Lisans
Tüm Hakları Saklıdır
Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.
İstanbul University tezlerinden daha fazlası
- In the covid 19 pandemic of female employees at a university hospital attitudes and affecting factors in nutrition of 9 months-6 years old children(2022)
- Türkiye'de sağ akımların 27 Mayıs Darbesi'ne dair algısı: 1960-1980(2020)
- La Turquie Gazetesi'nin 1890 yılı haberlerine göre: Osmanlı Devleti'nde iktisadi ve sosyal hayat (Fihrist-çeviri-değerlendirme)(2022)
- Emevîler döneminde toprak rejimi(2022)
- Merkel hücreli karsinomda tanısal ve prognostik belirteçler(2022)
- Solunum sistemi hastalıklarının sınıflandırılmasında makine öğrenmesi yöntemlerinin kullanımı(2021)