Benchmarking data mining techniques for segmenting diabetes patients
Diyabet hastalarının verileri kullanılarak veri madenciliği tekniklerinin karşılaştırılması
- Tez No: 244702
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ADEM KARAHOCA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 61
Özet
Tıbbi araştırmalar ve anketler, Türkiye'de 5 milyondan fazla diyabet (şeker) hastası bulunduğunu ortaya koymaktadır. Ancak bu hastalann büyük çoğunluğu maalesef diyabet tehlikesinde olduklannın farkında değildirler. Uzman bir doktoru ziyaret etmek, muayene olmak ve insülin tedavisinde dozajı ayarlamak için doktorla görüşmek hastalara zor gelmektedir. Hem potansiyel hastalann risk oranını belirlemek, hem de diyabetlilerin tedavileri boyunca yol gösterici bir uzman sistem geliştirmek için veri madenciliği tekniklerinin karşılaştinlması istendi. Bu nedenle, İstanbul Diabet Hastenesi verileri kullanıldı. Diyabet hastalannın sosyo-demografik verilerini kullanarak veri madenciliği tekniklerinin karşılaştinlması istendi. Bu amaçla, diyabet hastalannın sahip olduğu veriler ANFIS, multinominal lojistik regresyon, bayes ağı yardımı ve rough set kullanılarak kestirimler yapıldı. Son olarak kıyaslamalar yapıldı ve sonuc olarak, ANFIS' in daha etkili bir öğrenme ve kestirim aracı olduğu görüldü.
Özet (Çeviri)
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. I intend to make a benchmarking on data mining techniques for segmenting diabetes patients, which will help on examining the medical results of potential patients. I intend to use datas from İstanbul Diabetes Hospital. 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), multinomial logistic regression (MLR), Bayesian network and rough set. Via benchmarking these used methods, it?s seen that ANFIS is more effective than other methods using diabetes data.
Benzer Tezler
- Developing an expert-system for diabetics by supporting with ANFIS
Diyabet hastalığının tanı ve tedavisi için ANFIS destekli uzman sistem geliştirilmesi
ALİ KARA
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADEM KARAHOCA
- A study of a hybrid clustering using swarm intelligence techniquesand K-means algorithm
Başlık çevirisi yok
DURDANE KOCAÇOBAN
- Meme kanseri olgularında ilişkili tümör süpresör genlerin metilasyon ve ekspresyon durumlarının karşılaştırılması
Benchmarking of methylation and expression status of relevant tumor suppressor genes in breast cancer
YALIN KILIÇ
Doktora
Türkçe
2012
GenetikDokuz Eylül ÜniversitesiTıbbi Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MERAL SAKIZLI
- Software frameworks for production scheduling and analytical benchmarking
Üretim çizelgeleme ve analitik kıyaslamalar için yazılım çatıları
ALP EREN AKÇAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSabancı ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÜRDAL ERTEK
- Soft reliability in new product development: An ontological approach for utilizing field feedback to dynamically sense and adapt to evolving global markets
Başlık çevirisi yok
AYLİN KOCA
Doktora
İngilizce
2010
Endüstri Ürünleri TasarımıTechnische Universiteit EindhovenPROF. DR. AARNOUT BROMBACHER
PROF. FARROKH MISTREE