Geri Dön

Medical diagnosis via artificial intelligence

Yapay zeka ile tıpta tanı koyma

  1. Tez No: 139613
  2. Yazar: YÜCEL AKILLI
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ALİ RIZA AŞKUN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Tıpta tam koyma, yapay zeka, bayes network, bayes teoremi iv, Medical diagnosis, artificial intelligence, bayes network, bayes theorem m
  7. Yıl: 2003
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Çankaya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 122

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

  1. Tez No

    847545

    Yapay zeka algoritmaları ile beynin tümörlü bölgelerin teşhisi

    Detection of brain tumor zones via artificial intelligence algorithms

    OMAR KHALIL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Biyoteknolojiİstanbul Yeni Yüzyıl Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği ve Biyoenformatik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DİYADİN CAN

  2. Tez No

    338215

    Yapay sinir ağları yaklaşımı ile curuflarda fosfor kapasitelerinin incelenmesi

    Estimation of phosphorus capacities of molten slags using artificial neural network approach

    EMRE ALAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Metalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CEVAT BORA DERİN

  3. Tez No

    763411

    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

    Türkçe

    2022

    BiyomühendislikHacettepe Üniversitesi

    Biyomühendislik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SONER ÇAKMAK

    DOÇ. DR. İLKAY ÖKSÜZ

  4. Tez No

    800968

    Detection of liver fibrosis on slide-level labeled unstained biopsies by quantitative phase imaging and multiple instance learning

    Karaciğer fibrozisinin slayt seviyesinde etiketlenmiş boyasız biyopsilerden kantitatif faz görüntüleme ve çoklu örnek öğrenmeyle tespiti

    LÜTFİ KADİR ÇELEBİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İSA YILDIRIM

  5. Tez No

    741599

    Sağlık işletmeleri için teletıp hizmet tasarımı: Bulanık kalite fonksiyon göçerimi uygulaması

    Teletıp service design for healthcare enterprises: Application of fuzzy quality function deployment

    MEVLÜT SERHAT ALTAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Sağlık Kurumları Yönetimiİstanbul Sabahattin Zaim Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM GÜRAN YUMUŞAK

Geri Dön