Geri Dön

Data and text mining techniques on real medical data

Gerçek tıbbi veriler üzerinde veri ve doküman madenciliği tekniklerinin uygulanması

  1. Tez No: 232722
  2. Yazar: BURCU DEMİRDÜMEN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ZİYA AKTAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  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: 118

Özet

Klinik veritabanları hastalar ve hastaların sağlık durumlarıyla ilgili olarak çok büyük miktarlarda veri içermektedir. Bu veriler içerisindeki ilişkiler ve benzerlikler yeni ve bilinmeyen medikal bilgi sağlayabilmektedir. Ancak, böylesi gizli bilginin keşfini sağlamak için ne yazık ki henüz çok az yöntem geliştirilmiş ve uygulanmıştır. Bu tez çalışmasında, klinik veritabanlarındaki veri ilişkilerinin araştırılması amacıyla veri madenciliği teknikleri ( diğer bir deyişle veritabanlarındaki bilgi keşfi) kullanılmıştır. Bu çalışmada klinik veritabanlarındaki veri madenciliği yanında veri ambarları, veri sorguları, temizleme ve veri analizi süreçleri uygulamaları da gösterilmiştir. Tezde metin madenciliği konusuna da kısaca giriş yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

Clinical databases have been accumulating large quantities of data about patients and their medical conditions. Relationships and patterns within that data could provide new medical information and knowledge. Yet, unfortunately, few methodologies have already been developed and applied to discover this hidden knowledge. In this study, the techniques of data mining (also known as Knowledge Discovery in Databases) were used to search for relationships in a clinical database. The study describes the processes involved in mining a clinical database; it also includes the processes of data warehousing, data query and cleaning, and data analysis. The study is extended to demonstrate text mining too.

Benzer Tezler

  1. Pre-release forecasting of imdb movie ratings using multi-view data

    Gösterime girmemiş filmlerin ımdb puanının farklı özellik kümeleri kullanılarak tahmin edilmesi

    BEYZA ÇİZMECİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ

  2. Metin madenciliği teknikleri ile sosyal ağlarda bilgi keşfi

    Knowledge discovery in social networks using text mining techniques

    FATMA GÜLŞAH TAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ASIM SİNAN YÜKSEL

  3. Metin madenciliği ile dokümanlar arasındaki benzerliklerin bulunması

    Finding similarities between documents using text mining techniques

    SELÇUK DÖVEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET ALPER TUNGA

  4. Semantic text mining and an application in turkish documents

    Anlamsal metin madenciliği ve türkçe dökümanlar üzerine bir uygulama

    VOLKAN UZUN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    İstatistikDokuz Eylül Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ENGİN YILDIZTEPE

  5. Data driven decision making in supply chain management

    Tedarik zinciri yönetiminde veriye dayalı karar verme

    PELİN KEMALOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ SERDAR TAŞAN