Developing an expert-system for diabetics by supporting with ANFIS
Diyabet hastalığının tanı ve tedavisi için ANFIS destekli uzman sistem geliştirilmesi
- Tez No: 215938
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ADEM KARAHOCA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biyomühendislik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Bioengineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 57
Özet
Medical researches and questionnaires declare that there are approximately 5 million diabetic patients in Turkey. Unfortunately majority of them don't realize that they are in danger of diabetes. It is thought difficult to visit a doctor and examine the results of their insulin measurement. We intend to develop an expert system, which both examines the medical results of potential patients and leads the patients during all their lives. While developing the system, the main aim is to reach as many patients as we can. So web technologies and development tools were used to create our expert system.After developing a web based expert system, it's needed to benchmark of data mining techniques using socio-demographic data of diabetic patients, in order to reveal diabetes map of Turkey, to find association rules among the social-demographic data and to apply Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). Via benchmarking ANFIS with multinomial logistic regression (MLR), it's seen that ANFIS is more effective than MLR using fuzzy diabetes data.
Özet (Çeviri)
Tıbbi araştırmalar ve anketler, Türkiye?de 5 milyondan fazla diyabet (şeker) hastası bulunduğunu ortaya koymaktadır. Ancak bu hastaların büyük çoğunluğu maalesef diyabet tehlikesinde olduklarının farkında değildirler. Uzman bir doktoru ziyaret etmek, muayene olmak ve insülin tedavisinde dozajı ayarlamak için doktorla görüşmek hastalara zor gelmektedir. Hem potansiyel hastaların risk oranını belirlemek, hem de diyabetlilerin tedavileri boyunca yol gösterici bir uzman sistem geliştirmek istendi. Böyle bir sistemi geliştirmedeki ana amaç, ulaşabilindiği kadar fazla diyabet hastasına ulaşabilmekti. Bu nedenle, Internet üzerinden de kullanılabilen bir sistem olması için, web teknolojilerini ve yazılım geliştirme araçları kullanıldı.Web tabanlı uzman sistemi geliştirdikten sonra, diyabet hastalarının sosyo-demografik verilerini kullanarak veri madenciliği tekniklerinin karşılaştırılması istendi. Bu amaçla, diyabet hastalarının sahip olduğu sosyo-demografik veriler arasında birliktelik kurallarının çıkarılması sağlandı ve ANFIS yardımı ile kestirim yapıldı. Son olarak ANFIS? in lojistik regresyon ile kıyaslanması ile, ANFIS? in daha etkili bir öğrenme ve kestirim aracı olduğu görüldü.
Benzer Tezler
- Tip-2 diyabet hastalığında kişiselleştirilmiş tedavi yöntemini temel alan karar destek sistemi önerisi: Küresel bulanık AHP yöntemi ile risk durumuna göre en iyi ilaç kombinasyonunun oluşturulması
Decision support system based on personalized treatment method in type-2 diabetes: Creating the best drug combination with spherical fuzzy AHP method
ENES HAKAN İBİL
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Endokrinoloji ve Metabolizma Hastalıklarıİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEZİ ÇEVİK ONAR
- AHP ve TOPSIS yöntemlerini kullanarak tip 2 diyabet hastalığı için risk puanı hesaplama ve en iyi tedavi seçeneğini belirleme
Identification of the ideal treatment option and calculation the risk score for the type 2 diabetes mellitus by using AHP and TOPSIS methods
SERCAN DİNÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YUSUF İLKER TOPCU
- Derin öğrenme tabanlı oftalmoloji görüntülerinde veri analizi ve güvenliği
Deep learning based data analysis and security in ophthalmology images
CANER ŞEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Uludağ ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GIYASETTİN ÖZCAN
PROF. DR. SELİM DOĞANAY
- Kişisel bilgisayarlarda donanım sorunlarının giderilmesi için bir uzman sistem geliştirme
Developing an expert system for solving hardware problems in personal computers
GÜLDEN YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. Z. HAKAN AKPOLAT
- CNC işleme merkezi seçimi için bir uzman sisteminin geliştirilmesi
Developing an expert system for selecting a CNC machining center
TANER DOĞRAMACI
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Makine MühendisliğiGazi ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. MUSTAFA YURDAKUL