Tıbbi bilgilerin yapay sinir ağları kullanarak incelenmesi
Analysis of medical information using neural networks
- Tez No: 198406
- Danışmanlar: PROF.DR. ALİ GÜNEŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Ağları, Baş Ağrısı Hastalıkları, TeşhisProblemleri, Neural Networks, Headache Diseases, Diagnostic Problems
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 97
Özet
iÖZETYüksek Lisans TeziTIBBİ BİLGİLERİN YAPAY SİNİR AĞLARIKULLANARAK İNCELENMESİALPER KÜRŞAT UYSALAnadolu ÜniversitesiFen Bilimleri EnstitüsüBilgisayar Mühendisliği Anabilim DalıDanışman: Prof. Dr. Ali GÜNEŞ2005, 97 sayfaTıbbi bilgilerin bilgisayar analizleri eskiden beri yapay sinir ağlarıalgoritmalarıyla yapılmaktadır. Bunun sebebi bu tip problemlerinçözümünde insan tecrübesi ve bilgi birikiminin son derece önemli olmasıdır.Bu çalışmada Osmangazi Üniversitesi Nöroloji Anabilim Dalı'ndan alınanbaş ağrısı hastalığı verileri böyle bir teşhis problemini çözmek içinkullanılmıştır.Problem, alınan hasta verilerini 4 farklı hastalık türüne ayrılacakşekilde sınıflandırmaktır. Bu hastalık türleri aurasız migren, auralı migren,gerilim tipi baş ağrısı ve aurasız migrenden deforme baş ağrısıdır. Yapaysinir ağlarının bu tip problemleri çözmek için son derece uygun olduğubilinmektedir. 3 öğreticili ve 1 öğreticisiz yöntemi kapsayan 4 farklı yapaysinir ağı metodu kullanılmıştır. Bunlar perseptron, geri yayılım ağları, vektörnicemleme ağları ve kendini düzenleyen ağlardır. Sonuç olarak geri yayılımağlarının baş ağrısı hastalıklarını sınıflandırmada en etkili metot olduğugörülmüştür.
Özet (Çeviri)
iiABSTRACTMaster of Science ThesisANALYSIS OF MEDICAL INFORMATIONUSING NEURAL NETWORKSALPER KÜRŞAT UYSALAnadolu UniversityGraduate School of Applied SciencesComputer Engineering ProgramSupervisor: Prof. Dr. Ali GÜNEŞ2005, 97 pagesThe computer analyses of medical data to solve diagnosis problems arehistorically performed by neural network algorithms. This is due to theimportance of human experience and information aggregations in solvingthese types of problems. In this work, headache disease data taken fromOsmangazi University Neurology Department are used to solve such adiagnosis problem.The problem is to classify the given patient data into four types ofdiseases: Migraine without aura, migraine with aura, tension-type headacheand transformed migraine. Since neural networks are well known to solvesuch classification problems, 4 methods consisting of 3 supervised and 1unsupervised method are used. These are perceptron, backpropagation,learning vector quantization and self-organizing maps. As a result, it wasseen that the most efficient neural network method in classification ofheadache disease data is the backpropagation network.
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
- Derin öğrenme ile histopatolojik görüntü analizi
Histopathological image analysis using deep learning
ŞABAN ÖZTÜRK
Doktora
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BAYRAM AKDEMİR
- Ulusal elektronik sağlık kayıtları üzerinde makine öğrenmesi ile kanser risk faktörlerinin incelenmesi
Analysis of cancer risk factors with machine learning on national electronic health records
ESRA TOKUR SONUVAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAkdeniz ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KEMAL HAKAN GÜLKESEN
PROF. DR. HAKAN ŞAT BOZCUK
- Kardiyovasküler hastalıklarının teşhisine yönelik makine öğrenmesi algoritmaları ile karar destek sistemi tasarımı
Decision support system design with machine learning algorithms for the diagnosis of cardiovascular diseases
AMIR KARAJ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilim ve TeknolojiMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEHRA AYSUN ALTIKARDEŞ
PROF. DR. ALİ SERDAR FAK
- Derin öğrenme tabanlı süper çözünürlük teknikleri kullanarak JPEG sıkıştırma kaybının iyileştirilmesi
Recovering JPEG compression loss via deep learning-based super resolution techniques
MUHAMMET BOLAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LÜTFİYE DURAK ATA
DR. NURULLAH ÇALIK