Geri Dön

Yapay sinir ağları ile tiroid hastalıklarının sınıflandırılması

Classification of thyroid diseases by artificial neural networks

  1. Tez No: 151447
  2. Yazar: CENK ŞAHİN
  3. Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. NOYAN OĞULATA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Tıbbi karar destek sistemleri, çok katmanlı algılayıcın yapay sinir ağı, tiroid hastalıklan, Medical decision support systems, multilayer perceptron artificial neural networks, thyroid diseases n
  7. Yıl: 2004
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 107

Özet

öz YÜKSEK LİSANS TEZİ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TİROİD HASTALIKLARININ SINIFLANDIRILMASI Cenk ŞAHİN ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI Danışman :Yrd. Doç. Dr. S. Noyan OĞULATA Prof. Dr. Z. Nazan ALPARSLAN (2. Danışman) Yıl:2004 Sayfa :98 Jüri : Prof. Dr. Z. Nazan ALPARSLAN Prof. Dr. Mustafa KOÇAK Doç.Dr. RızvanEROL Yrd. Doç. Dr. S. Noyan OĞULATA Yrd. Doç. Dr. M. Oya ÇETİK Günümüzde bilgisayar teknolojisindeki önde gelen amaç daha zeki, insana her konuda yardımcı olabilecek, karar verici düzeyindeki bilgisayar sistemlerinin geliştirilmesidir. Bu çerçeve içerisinde en önemli rolü, yapay zeka yöntemleri oynamaktadır. Yapay zeka başlığı altında, son yıllarda üzerinde en fazla araştırma yapılan dallardan biri yapay sinir ağı (Artificial Neural Network) modelleridir. Bu çalışma kapsamında yapay sinir ağlan kullanılarak tiroid hastalıkları fonksiyonel ve yapısal olarak sımflandınlması yapılmıştır. Oluşturulan çok katmanlı yapay sinir ağlarında öğrenme algoritması olarak genelleştirilmiş delta kuralı kullanılmıştır. En uygun parametre değerlerinin tespiti için deney tasarımı kullünlmışür. Oluşturulan ağların performansı çalışmada özetlenmiş, istatistiksel metotlar ile en iyi ağ değerleri seçilmiştir. Çalışma sonucunda fonksiyonel sınıflama için %100'e yakın bir basan oram ile sınıflandırma yapılmıştır. Kendi içinde yapısal olarak sınrflandınlan ötiroidi ve hipertiroidi hastalıktan için de sırasıyla %91.6 'lık ve %94.2'lik bir basan oram ile hastalıklar smıflandınlmıştir.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT MSc THESIS CLASSIFICATION OF THYROID DISEASES BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS Cenk ŞAHİN DEPARTMENT OF INDUSTRIAL ENGINEERING INSTITUTE OF NATURAL APPLIED SCIENCES UNIVERSITY OF ÇUKUROVA Supervisor rAssist. Prof. S. Noyan O?ULATA Prof. Z. Nazan ALPARSLAN Year:2004 Pages:98 Jury : Prof. Z. Nazan ALPARSLAN Prof. Mustafa KOÇAK Asoc. Prof. Rızvan EROL Assist. Prof. S. Noyan O?ULATA Assist. Prof.M. Oya ÇETİK Today, the most important aim of the computer technology is to develop computer systems which are smarter supporters in any subject and at any decision level. In this point of view the most important role belongs to Artificial Intelligence methods One of the most popüler topics of artificial intelligence in the last years is Artificial Neural Network (ANN) models. In this study multilayer perceptron neural network is used for functional and anatomical classification of thyriod diseases. Backprobagation is chosen as the learning algorithm for this classification. The best values for parameters are tried to* be determined by various experimental designs. Performances of the networks formed in this study are summarized and the best network values are determined by means of statistical tools. In this study, it was seen that the classification accuracy could be obtained as almost 100% for functional classification. The classification accuracies for hyperthyroid ad euthyroid (the two diagnoses that have subclasses) were 94.2 and 91.6, respectively.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    610451

    Sintigrafi görüntülerinden tiroid nodüllerin bilgisayar destekli tanı sistemi

    Computer based diagnosis system of thyroid nodules from scintigraphic images

    AYSUN SEZER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SADETTİN EMRE ALPTEKİN

  2. Tez No

    338762

    Tiroit hastalığının teşhisinde uzman sistemlerin kullanılması

    Thyroid disease diagnosis using expert systems

    RAMAZAN SOLMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET ALKAN

  3. Tez No

    866729

    Zeki sınıflandırma ve kümeleme yöntemlerinin tıbbi tanı ve tedavide kullanımı

    The usage of intelligent classification and clustering methods in medical diagnosis and treatment

    UĞUR ERKİN KOCAMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HARUN TAŞKIN

  4. Tez No

    836194

    Makine öğrenmesi algoritmaları ile tiroit kanseri teşhisi

    Diagnosis of thyroid cancer with machine learning algorithms

    İREM TURAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi

    Sayısal Yöntemler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÇİĞDEM ARICIGİL ÇİLAN

  5. Tez No

    185947

    Genetik algoritmalar ile radyal temelli fonksiyon ağlarının optimizasyonu

    Optimization of radial basis function networks by genetic algorithms

    GÜL YAZICI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÜLAY YILDIRIM

Geri Dön