Predicting the existence of mycobacterium tuberculosis on patients by data mining approach
Hastalarda mycobacterium tuberculosis bakterisinin varlığının veri madenciliği yaklaşımı ile tahmini
- Tez No: 244719
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ADEM KARAHOCA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: ANFIS, Biyomedikal, Hastaların Sınıflandırılması, ANFIS, Biomedical, Patient Classification
- 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: 54
Özet
Günümüzde veri madenciliği yöntemleri birçok problemin çözümünde oldukça popüler bir tekniktir. Kısaca tanımlamak gerekirse, veri madenciliği mevcut bir veri kümesinden çeşitli örüntüler elde etmeye yarayan bir mekanizmalar bütünüdür. Elde edilen bu örüntüler, mevcut olan ya da yeni toplanan verilerin yorumlanarak bu verilerden anlamlı bilgilerin elde edilmesinde kullanılır. Birçok çalışma alanında geniş ölçekli veriler ile çalışılır. Bu verilerin anlamlı bilgiye dönüştürülmesinde çok sayıda farklı algoritmalar ve yaklaşımlar uygulanmıştır.Biyomedikal alanı veri madenciliği tekniklerinin kullanılarak verilerin anlamlı bilgilere dönüştürülebildiği alanlardan biridir. Kalp atımlarının sınıflandırılması, Alzheimer hastalığında arkaplandaki MEG (Magnetoencephalography) aktivitesinin analizi, insandaki kalıtsal metabolik bozuklukların metabolik biyomarkerlar ile öngörülmesi ve kanda Sikolosporin A seviyelerinin tahmin edilmesi gibi konu başlıkları altında birçok veri madenciliği çalışması yapılmıştır.Bu çalışma tüberküloz hastalarının sınıflandırılması problemi üzerinde yoğunlaşmıştır. Tüberkülozun kesin tanısının konmasında hastanın balgamında bakterinin bulunup bulunmadığına dair bir testin yapılması gereklidir. Bu testin neticesi de yaklaşık olarak 45 günlük bir zaman dilimi sonunda belli olmaktadır. Bizim çalışmamızın amacı, veri madenciliği tekniğini kullanarak tüberküloz hastalığının tanısını kesin tıbbi test sonuçlarını beklemeden, mümkün olduğunca tutarlı bir şekilde koyabilen bir sistem geliştirmektir. Sistemin tutarlı bir şekilde çalışması çok önemlidir. Çünkü gerçekte tüberküloz olmayıp sistem tarafından tüberküloz olarak sınıflandırılan hastalar 45 gün boyunca güçlü ve yoğun bir antibiyotik tedavisine boşu boşuna alınacaklar ve bunun sonunda gereksiz olarak kullandıkları ilaçların yan etkilerine maruz kalacaklardır. Aynı şekilde gerçekte tüberküloz olup sistem tarafından tüberküloz dışı sınıflandırılan hastalar da 45 gün boyunca tedaviye alınmayıp uygulanması gereken tedavi programına geç başlayacaklar ve mevcut hastalıkları daha da ilerlemiş olacaktır.Yapmış olduğumuz çalışmamızın bulguları neticesinde ANFIS metodunun tüberküloz hastalarının sınıflandırılması konusunda Bayesian Network, Multilayer Perceptron, Part, Jrip ve RSES metodlarına göre daha tutarlı ve güvenilir olduğunu gördük.
Özet (Çeviri)
Data mining techniques are very popular for solving various problems. As a brief description, data mining is a mechanism for obtaining patterns from an existing data set. Those extracted patterns are used to interpret the new or existing data into useful information. In most of the areas, large scaled data is collected. To convert these data into information, many different algorithms and approaches are used.Biomedical is one of the areas where data mining can be applied to convert data into information. Many studies are made under topics such as classification of cardiac beat, analysis of MEG (Magnetoencephalography) background activity in Alzheimer's disease, predicting metabolic biomarkers of human inborn errors of metabolism, prediction of Cyclosporine A blood levels and etc.This study focuses on classification of tuberculosis patients. To make a correct diagnosis of tuberculosis, a medical test must be applied to patient?s phlegm. The result of this test is obtained about after a time period of 45 days. The purpose of this study is to develop a data mining solution which makes diagnosis of tuberculosis as accurate as possible and helps deciding if it is reasonable to start tuberculosis treatment on suspected patients without waiting the exact medical test results or not. It is imperative that, there must be a very accurate classification for this model. Because false positive classified patients will use strong antibiotics for 45 days for nothing and they have to deal with its side affects. And the false negative classified patients? treatment plan will be suspended for 45 days and within this untreated period their disease will get even worse than it is. Therefore, correct prediction of tuberculosis is a very important issue.According to the findings of our study, we concluded that ANFIS is an accurate and reliable method comparing to Bayesian Network, Multilayer Perceptron, Part, Jrip and RSES methods for classification of tuberculosis patients.
Benzer Tezler
- Keten ve oksoketenlerin çeşitli 1,3 dipolar bileşiklerle reaksiyonlarının kuantum kimyasal incelenmesi
The quantum chemical investigation of ketene's and oksoketene's reactions with several 1,3 dipolar compounds
ŞAZİYE ŞAHİNDAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
KimyaErciyes ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF.DR. EMİN SARIPINAR
PROF.DR. YUNUS AKÇAMUR
- The use of machine learning algorithms to derive fragility curves for mid-rise reinforced concrete buildings
Orta katlı betonarme binalar için kırılganlık eğrilerinin makine öğrenmesi algoritmaları ile türetilmesi
ONUR ÜLKÜ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Deprem MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiDeprem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UFUK HANCILAR
- Tip 1 diabetes mellituslu hastalarda otoimmunite varlığının mikrovasküler komplikasyon gelişme süresine etkisi
The effect of autoimmunity on the development time of microvascular complications in patients with type 1 diabetes mellitus
DENİZ ARSLAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2008
Endokrinoloji ve Metabolizma HastalıklarıSağlık Bakanlığıİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA TEMİZEL
- Konaklama işletmelerinde kurumsallaşma, entelektüel sermaye ve rekabet gücü ilişkisinin incelenmesi
The analysis of the relationship between institutionalization, intellectual capital and competitive in accommodation establishments
NURAY TÜRKOĞLU
Doktora
Türkçe
2016
TurizmAkdeniz ÜniversitesiTurizm İşletmeciliği ve Otelcilik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEYKAN ÇİZEL
- Foliküler lenfomalarda sirtuin gen ifade profili
Gene expression profiling of sirtuins in follicular lymphoma
LALEH MADAYEN SHISHEVAN
Doktora
Türkçe
2022
BiyoteknolojiAnkara ÜniversitesiTemel Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLŞAH KAYGUSUZ