Geri Dön

Yapay sinir ağları temelli tıbbi teşhis sistemi

Neurological diagnosis system based on neural networks

  1. Tez No: 131199
  2. Yazar: MUZAFFER DOĞAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AHMET BABANLI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Ağları, Başağrısı Hastalıkları, Uzman Sistemler, Teşhis Problemleri, Neural Networks, Headache Diseases, Expert Systems, Diagnostic Problems
  7. Yıl: 2003
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Anadolu Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 109

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

  1. 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

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞEBNEM BORA

    DOÇ. DR. BURÇİN PEHLİVANOĞLU

  2. Görüntü işleme ile erken evre melanoma tespiti yapan akıllı sistem tasarımı

    Design of early stage melanoma detecting smart system using image processing

    ALİ ERBAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKırıkkale Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FİKRET YALÇINKAYA

  3. Konvolüsyonel sinir ağlarında ağ eğitiminin iyileştirilmesi

    Improving the network training in convolutional neural networks

    KÜBRA UYAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞAKİR TAŞDEMİR

  4. Early detection of cerebral ischemia and hemorrhage usingartificial neural networks

    Yapay sinir ağları kullanılarak serebral iskemi ve hemorajiolaylarının önceden tahmin edilmesi

    ANIL AKYEL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FIRAT HARDALAÇ

    PROF. DR. PINAR ÖZIŞIK

  5. Medical decision support applications using artificial intelligence techniques

    Yapay zeka teknikleri ile tıbbi karar destek uygulamaları

    ELİF DOĞU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YILDIZ ESRA ALBAYRAK

    DOÇ. DR. ESİN TUNCAY