Tıbbi teşhislerin (kanser) sınıflandırılması için yapay zeka modellerinin kullanılması
Artificial intelligence models using for classification medical diagnosis (cancer)
- Tez No: 131523
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. A. SAMET HAŞILOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Yapay zeka, tıbbi teşhis, neuro fuzzy sınıflama, sinir ağı, bulanık sistem, Bulanık sistemler, Neoplazmlar, Sinir ağları, Teşhis, Artificial intelligence, medical diagnosis, neuro fuzzy classification, neural network, fuzzy system, Fuzzy systems, Neoplasms, Nerve net, Diagnosis
- Yıl: 2003
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Atatürk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET Y. Lisans Tezi TIBBİ TEŞHİSLERİN (KANSER) SINIFLANDIRILMASI İÇİN YAPAY ZEKA MODELLERİNİN KULLANILMASI Aytürk KELEŞ Atatürk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Bilimleri Anabilim Dalı Danışman: Yrd. Doç. Dr. A. Samet HAŞILOĞLU Medikal teşhis, yapay zeka ve onun alt dallarım uygulamak için en uygun alanlardan biridir. Bunun en önemli nedeni belirsizlik, öznellik ve hassasiyet gibi kavramların medikal teşhisleri karakterize eden önemli özellikler olmasıdır. Yapay zeka belirsizlikleri kullanabilme özelliğiyle tıp alanındaki spesifik problemlere farklı bakış açılan getirir. Son yıllarda kanser vakalarındaki artış tüm dünya ülkelerini kansere karşı daha duyarlı hale getirmiştir ve çok geniş imkanlar kanser araştırmaları için ayrılmıştır. Kanser tedavisi için erken ve doğru teşhis çok önemlidir. Bu tez çalışmasında; yapay zeka modellerinin tıbbi teşhislere uygulanabilmesi için örnek olarak prostat kanseri ve iyi huylu prostat büyümesi olan Benign Prostat Hiperplazisi (BPH) hastalıkları seçildi. Bu hastalıkların seçilmesinin nedeni belirtilerinin birbirine çok yakın olması ve bu iki hastalığın birbirinden ayrıdedilmesinin tıbben büyük önem taşımasıdır. Bu iki hastalığı ayırt edebileceği düşünülen yapay zeka modelleri üzerinde durulmuş ve modellerin performansı üzerine bir araştırma yapılmıştır. Yapılan araştırmalarda Neuro Fuzzy Sınıflama modelinin esnek kullanım yapısıyla tıbbi teşhislerin değerlendirilmesi için iyi bir model olduğu görülmüştür. Bu çalışmanın devamında; tıp öğrencilerinin eğitimine ve doktorların teşhislerine destek olacak bir asistan doktor programının tasarımı düşünülmektedir. Bu tez çalışmasında tasarımı düşünülen sistemin alt yapısı oluşturuldu. 2003, 162 sayfa
Özet (Çeviri)
ABSTRACT Master Thesis ARTIFICIAL INTELLIGENCE MODELS USING FOR CLASSMCATION MEDICAL DIAGNOSIS (CANCER) Aytürk KELEŞ Atatürk Universtiy Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Computer Sciences Supervisor: Asst. Prof. Dr. A. Samet HAŞILO?LU Medical Diagnosis has been the most proper area for the implementations of artificial intelligence and its sub-brunch. The most important reason is that some definitions such as indefinitness, subjectiveness and sensitivity are the most important properties which caracterize medical diagnosis. Artificial Intelligence brings the different point of wievs to the specific problems in Medicine with the properties of using the state of limbo. In recent years the increment of the cancer cases has brought the world countries to be more sensitive to the cancer and very big resources have been reserved for cancer researchs. The early and accurate diagnosis is very important for the diagnose of cancer. In this study as implementation, the medical diagnosis applications of artificial intelligence models, prostate cancer and Benign Prostate Hyperplasia were selected. The reason for the selection of these two illness is that the symptoms of those are very near and the differantiation of these is very important. In this thesis study, differentiating these two illness, the artificial intellicence models have been studied and a study on the performance of these models has been implemented. It has been seen that with the flexible usage, Neuro Fuzzy Classification model is a good model for the evaluation of medical diagnosis. At ongoing studies, it will be developed a diagnosis supporter programme for an assistant doctor programme with this model. Medicine Faculty students' training and the doctor's diagnosis will be supported with this software. 2003, 162 pages
Benzer Tezler
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Ferrokrom fabrikasında çalışan işçilerde stogenetik çalışmalar
Başlık çevirisi yok
AYNUR ACAR
Doktora
Türkçe
1985
Tıbbi BiyolojiAkdeniz ÜniversitesiTıbbi Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜVEN LÜLECİ
- Ameliyat öncesi hastaların ameliyata ilişkin duyguları, düşünceleri ve bilgi istekleri
The Pre-operative patiensts feelings throughts and information requirements concerning their surgical operations
KADRİYE BULDUKOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
HemşirelikCumhuriyet ÜniversitesiHemşirelik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MELİHA ATALAY
- Sivas ili C.Ü. hastanesinde yatmakta olan hastaların servislerine kabul edilişlerindeki uygulamalarla bu uygulamalara ilişkin duygu ve beklentilerinin saptanması
Determination of the formalities in admitting the patients hospitalized at the Cumhuriyet University of Sivas to the services and their feelings and expeetations relating to these formalities
FADİME KESKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
HastanelerCumhuriyet ÜniversitesiHemşirelik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MELİHA ATALAY