Tıbbi verileri çizge bölütleme yöntemi ile sınıflandırma ve kümelendirme
The classification and clustering of medical data by graph partitioning method
- Tez No: 222094
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ALİ KRCI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyomühendislik, Bioengineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomühendislik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 70
Özet
Bilgisayar başta olmak üzere bilgi teknolojilerinin hızlı gelişiminin olumlu etkisiyle ?Bilgi Çağı? olarak tanımlanan günümüz dünyasında karmaşık biçimlerdeki büyük veri yığınları içinden değerli bilgi parçalarını ayıklamak ve kullanılır hale getirmek ?Veri Madenciliği? işlemleri ile olmaktadır. Bilgisayar mühendisliği ve biyomühendislik bilim dallarında veri miktarının artması sonucunda uzmanın yararlı bilgiyi çıkarması zorlaşmaktadır. Bu yararlı bilgiyi çıkarmada, veri toplanması veya üretilmesi için sinyali doğru algılama, verilerin doğru sınıflandırılması ve kümelendirilmesi ile çok boyutlu ilişkilerinin ortaya konularak analizi çok önemlidir.Bu çalışmada ?tıbbi verileri çizge bölütleme yöntemi ile sınıflandırma ve kümelendirme? için doğrusal cebir tabanlı bir hesapsal yöntem kullanılarak ve bu yöntemin başarımının ortaya konulması için veri madenciliği alanına uygulaması yapıldı.Çizge bölütleme yöntemi, başta tıbbi verilerde sınıflandırma ve kümelendirme problemleri olmak üzere bir çok bilimsel problemin çözümünün kolaylaştırılması veya bu çözümün bulunması amacıyla yapılan çalışmalar sonucunda ortaya çıkmıştır. Bundan dolayı çizgelerin analizi ve testi yöntemin geliştirilmesi çok önemlidir.Bu çalışmanın en önemli özelliği, tıbbi verileri çizge bölütleme yöntemi ile sınıflandırma ve kümelendirme algoritmalarının uygulamasının yapılmış olmasıdır.
Özet (Çeviri)
In the todays world known as ?knowledge age?, to get the important data from the large database with complex formats and to use them for utility it is made by procedure of datamining. Because of the increasing of data amount in the departments of Computer Engineering and Bioengineering, it is difficult to get the utility knowledge by specialist. For this, it is very important the collection of data or the accurate sensation of signal for the accumulation of data, the classification and clustering of data in the appropriate form, by analysis the multi-dimensional togetherness relationship.In this study, it is built up a calculation method based on linear algebra for ?the classification and clustering of medical data by graph partitioning method? and it is used the data mining for the evaluation of this method.The graph partritioning method has been discovered to the faciliation of solution of some scientific problems especially the classification and clustering of medical data.For this reason, it is very important to develop this method (the analysing and testing of graphs).The most important attribute of this study is to give applications for the classification and clustering of medical data by graph partitioning method.
Benzer Tezler
- Mekansal-zamansal hasta hareketlilik verileriyle mekansal etkileşim örüntülerinin analizi ve akış haritaları aracı tasarımı ve geliştirilmesi
Analysis of spatial interaction patterns using spatio temporal patient mobility data, and designing and developing a flow mapping tool
SELMAN DELİL
Doktora
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAHMİ NURHAN ÇELİK
- Multilevel cluster ensembling for histopathological image segmentation
Histopatolojik görüntü bölütlemesi için çok seviyeli kümeleme bileşimi
AHMET ÇAĞRI ŞİMŞEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. CEVDET AYKANAT
YRD. DOÇ. DR. ÇİĞDEM GÜNDÜZ DEMİR
- Knowledge graph representation of electronic health records for clinical predictions
Elektronik sağlık kayıtlarını temel alan bilge çizge temsillerinin klinik tahminlerde kullanımı
EGE ALPAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZNUR TAŞTAN OKAN
- Karmaşık ağlardaki modül yapılarının ve anlamlı alt-ağların tespiti
Detection of module structures and significant sub-networks in complex networks
YILMAZ ATAY
Doktora
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİFE KODAZ
- Analysis of genetic network using graph matching
Genetik ağların öznitelikli çizge eşleme kullanılarak çözümlemesi
YASEMİN TÜRKELİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2002
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİKRET GÜRGEN
YRD. DOÇ. DR. UĞUR SEZERMAN