Medical diagnosis via artificial intelligence
Yapay zeka ile tıpta tanı koyma
- Tez No: 139613
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ALİ RIZA AŞKUN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Tıpta tam koyma, yapay zeka, bayes network, bayes teoremi iv, Medical diagnosis, artificial intelligence, bayes network, bayes theorem m
- Yıl: 2003
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çankaya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
oz YAPAY ZEKA İLE TIPTA TANI KOYMA Akıllı, Yücel Yüksek Lisans, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Y.Doç. Dr. Ali Rıza Aşkun Haziran 2003, 85 sayfa Makine öğrenimi, hastanın sınırlı anlatımından güvenilir tanı koyma algoritmalarının oluşturulmasını sağlamasına rağmen, bu tarz tam koyma araçları, tıp adamlarının yerini almaları için değil, daha çok onların performanslarım ilerletmelerinde onlara yardımcı olmaları için geliştirilmişlerdir. Bu konuda yaptığım çalışma ve diğer deney sonuçları, tıp adamlarının tam koyma doğruluklanmn, makine öğreniminin yardımıyla geliştirildiğini kanıtlamıştır. Makine öğrenimi sistemi tıpta tam koyma alanında uygulandığında, sistemin karşılaması gereken bazı özel gereksinimler vardır. Bu çalışmada, tıpta tam koyma ve tahmin problemlerinde makine öğrenimi kullanımıyla ilgili bazı önemli noktalar ele alındı. Bu çalışmada, Bayesian network yöntemini ve kurallarını öğrenerek, tıpta tam koyma için bir sistem oluşturdum. Hastalıklar ve semptomlar arsındaki olasılık ihtimalleri kullanıldı. Bayesian network nitelikler arasındaki ilişkilerin tüm yapışım sağlayabilir. Kurallar, veritabanındaki detaylı ve ilginç numuneleri tespit edebilir. Sistem gerçek hayattaki tıp veri tabanlarına uygulanabilir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT MEDICAL DIAGNOSIS VIA ARTIFICIAL INTELLIGENCE Akıllı,Yücel M.S., Department of Computer Engineering Supervisor: Y.Doç. Dr. Ali Rıza Aşkun June 2003, 85 pages Although machine learning may induce reliable diagnostic algorithms from the limited description of the patient, such diagnostic tools definitely cannot, and also are not intended to, replace the physicians, but should rather be considered as helpful tools that can improve the physicians' performance. The results in this study and from other experiments convincingly demonstrate that the physicians' diagnostic accuracy should be possible to improve with the aid of machine learning. When applying a machine learning system in medical diagnosis there are several specific requirements that the system must meet. This study several issues related to the use of machine learning in medical diagnosis and prognosis problems. In this study, we see a system for medical diagnosis by learning Bayesian networks and rules. Prababilities between disease and sempthoms are used. The Bayesian networks can provide an overall structure of the relationships among the attributes. The rules can capture detailed and interesting patterns in the database. The system is applied to real-life medical databases.
Benzer Tezler
- Dokularda amiloid birikiminin yapay zeka ile değerlendirilmesi
Evaluation of amyloid deposition in tissues using artificial intelligence
BATUHAN PAMUK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
PatolojiAnkara ÜniversitesiTıbbi Patoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SABA KİREMİTCİ
- Veri madenciliği ve makine öğrenmesi yaklaşımı ile tiroit kanserinin tanılanması
Diagnosis of thyroid cancer using data mining and machine learning approach
MEHMET EMİN ASAN
Doktora
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HARUN TAŞKIN
- Yapay zeka yöntemi ile bölütlenmiş karmaşık damar yapılarının üç boyutlu biyoyazıcı ile üretimi
Fabrication of complex vessel structures segmented by artificial intelligence method with three dimensional bioprinter
SERKAN SÖKMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
BiyomühendislikHacettepe ÜniversitesiBiyomühendislik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SONER ÇAKMAK
DOÇ. DR. İLKAY ÖKSÜZ
- Hekimlerin yapay zekâya yönelik davranış ve genel tutumunun değerlendirilmesi
Evaluation of physicians' attitudes and general behavior towards artificial intelligence
MERVE BAŞER BAL
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
Aile HekimliğiHacettepe ÜniversitesiAile Hekimliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DUYGU AYHAN BAŞER
- Sayısal haritalama teknikleri kullanılarak DNA dizilimleri üzerinden lösemi hastalığının temel türlerinin yapay zeka tabanlı algoritmalar ile sınıflandırılması
Classification of main types of leukemia disease with artificial intelligence-based algorithms on the DNA sequences using digital mapping techniques
FATMA AKALIN
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEJAT YUMUŞAK