Yapay sinir ağları temelli tıbbi teşhis sistemi
Neurological diagnosis system based on neural networks
- Tez No: 131199
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AHMET BABANLI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Ağları, Başağrısı Hastalıkları, Uzman Sistemler, Teşhis Problemleri, Baş ağrısı, Teşhis, Neural Networks, Headache Diseases, Expert Systems, Diagnostic Problems, Headache, Diagnosis, Artificial neural networks
- Yıl: 2003
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET Yüksek Lisans Tezi YAPAY SİNİR AĞLARI TEMELLİ TIBBÎ TEŞHİS SİSTEMİ MUZAFFER DOĞAN Anadolu Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı Danışman: Doç.Dr.Ahmet BABANLI 2003, 99 sayfa Uzman sistemlerin hazırlanmasındaki en büyük zorluk, uzmanın sahip olduğu bilgilerin bilgisayar ortamına uygun biçimde aktarılmasıdır. Bu tezde, başağrısı hastalıklarının teşhisi için bilgisayar programları yazılmasını kolaylaştırmak amacıyla başağrısı hastalıklarının belirtilerinin sistematik bir biçimde listelenmesi ve sınıflandırılması çalışması yapılmıştır. Bu sınıflandırmanın ardından, Yapay Sinir Ağları kullanılarak başağrısı hastalıklarının sınıflandırılması denenmiştir. Yapay sinir ağları modellerinden perseptron ağları, kendini düzenleyen ağlar ve geri yayılım ağları modelleri kullanılarak başağrısı hastalıklarının daraltılmış bir grubuna ait hastalıkların teşhis edilmesi sonuçları karşılaştırılmıştır. Bu teşhis probleminin çözümünde en sık rastlanan başağrısı hastalıkları olan aurah migren, aurasız migren ve gerilim tipi başağrısı ele alınmıştır. Sonuçta başağrısı hastalıklarının sınıflandırılmasında en uygun yöntemin perseptron ağları olduğu belirlenmiş ve ileriki başağrısı sınıflandırma çalışmalarına öncülük edebilecek bir hastalıklar ve belirtiler listesi hazırlanmıştır.
Özet (Çeviri)
11 ABSTRACT Master of Science Thesis NEUROLOGICAL DIAGNOSIS SYSTEM BASED ON NEURAL NETWORKS MUZAFFER DO?AN Anadolu University Graduate School of Natural and Applied Sciences Computer Engineering Program Supervisor: Assoc.Prof.Ahmet BABANLI 2003, 99 pages The main issue in preparation of an expert system is to get the expert person's knowledge and to put this knowledge into an available form to use for computer programs. In this thesis, a study on listing and classification of headache symptoms was done in order to make it easy to write computer programs which diagnose headache diseases. After this classification, classification of headache disease using Neural Networks was tried. Some of the Neural Networks models which are perceptron networks, self organizing mapping and backpropagation network models are applied to a narrow group of headache diseases and the results were compared. In the diagnosis problem, the mostly encountered diseases which are migraine with aura, migraine without aura and tension type headache were examined. As a result, it was seen that the most efficient neural network method is perceptron networks in diagnosis of headache diseases. Future reference for headache classification works was also prepared.
Benzer Tezler
- AEC-capsnet: a robust capsule networks for advanced feature extraction in medical imaging
AEC-capsnet: Tıbbi görüntülemede gelişmiş özellik çıkarımı için sağlam kapsül ağları
YASIR ADIL MUKHLIF MUKHLIF
Doktora
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NEHAD T.A RAMAHA
- Pankreatik duktal adenokarsinomun derin öğrenme yöntemlerini kullanarak tanısı
Application of a decision support system for intelligent health care to clinical diagnosis
FULYA KAVAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞEBNEM BORA
DOÇ. DR. BURÇİN PEHLİVANOĞLU
- Classification of chest X-rays by divergence-based convolutional neural network
Diverjans temelli evrişimsel ağ ile akciğer röntgen görüntülerinin sınıflandırılması
MUHAMMED NUR TALHA KILIÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAMER ÖLMEZ
- Çocuk akciğer x-ışını görüntülerinin derin öğrenme yöntemleri ile analizi
Analysis of child lung x-ray images with deep learningmethods
ÇAĞDAŞ ŞİMŞEK
Doktora
Türkçe
2025
Fizik ve Fizik Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SUAT ÖZKORUCUKLU
- Machine-learning approaches for neurological disorder diagnosis from genomic and neuroimaging data
Genomik ve nörogörüntüleme verilerinden nörolojik bozukluk teşhisi için makine öğrenmesi yaklaşımları
İSMAİL BİLGEN
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN