Geri Dön

Esnek hesaplama ve biyobilişim teknikleri ile bir klinik karar verme simülatörünün oluşturulması

Thoracic disease diagnosis using flexible computing and bioinformatics computing system

  1. Tez No: 245241
  2. Yazar: ORHAN ER
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. NEJAT YUMUŞAK
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Göğüs Hastalıkları, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering, Chest Diseases
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Sakarya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 170

Özet

Dünyada her yıl milyonlarca insan, göğüs hastalıkları teşhisi ile hastanelere başvurmaktadır. Bu hastalıkların başında; kronik obstrüktif akciğer hastalığı, verem, astım, zatürree ve akciğer kanseri gelmektedir. Düşük gelirli ülkelerde, önemli bir sorun teşkil eden göğüs hastalıkları, 15 ile 49 yaş grubu insanların ölüm nedeni olarak ön sırada yer almaktadır. Solunum hastalıkları ülkemizde de çok önemli bir sağlık sorunudur. Bu çalışmada, solunum hastalıklarının teşhisinde yardımcı olacak bir klinik karar destek sistemi geliştirilmesi amaçlanmıştır. Bunun akabinde, literatürde spesifik bir hastalık üzerine yapılan uygulamalardan farklı olarak beş adet hastalık üzerinde sınıflandırma işlemi yapılmıştır. Bu doğrultuda geliştirilen uygulamada teşhis için yapay sinir ağı, yapay bağışıklık sistemi, genetik algoritma gibi esnek hesaplama ve biyobilişim teknikleri kullanılmıştır. Uygulama için gerekli olan veri seti, yerel bir hastanede yatan göğüs hastaları için düzenlenen epikriz raporlarından oluşturulmuştur. Gerçekleştirilen testler sonucunda; yapay bağışıklık sistemi ile % 93.83, yapay sinir ağları ile % 92.16, genetik algoritmalar ile % 91.31, ANFIS ile % 89.05 ve ROC ile % 93.00 doğruluk oranları elde edilmiştir. Sonuçlar bu alanda yapılan örnek çalışmalar ile karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak, solunum hastalıklarının teşhisinde esnek hesaplama ve biyobilişim tekniklerinin kullanılmasında önemli sayılabilecek doğruluk oranı ile sınıflandırma işleminin başarılı olduğu görülmüştür. Ayrıca geliştirilen uygulama yerel bir hastane ortamında denenmiş olup uzman doktorların da desteğini almıştır.

Özet (Çeviri)

Millions of people are diagnosed every year with a chest disease in the world. Chronic obstructive pulmonary, pneumonia, asthma, tuberculosis, lung cancer diseases are the most important chest diseases. Thoracic disease is a great problem in most low income countries; it is the single most frequent cause of death in individuals aged fifteen to forty-nine years. Thoracic disease is an important health problem in Turkey also. In this study, an application on chest diseases diagnosis was realized by using flexible computing and bioinformatics computing systems. Used neural network structures in this study were multilayer, probabilistic, and learning vector quantization neural networks. A genetic algorithm system and an artificial immune system were also performed to realize chest disease diagnosis for the classification and comparison. The results of the study were compared with the results of the pervious similar studies reported focusing on different chest diseases diagnosis. The pulmonary disease dataset were taken from a state hospital?s database using patient?s epicrisis reports.

Benzer Tezler

  1. Yenidoğan yoğun bakım ünitesinde idrar yolu enfeksiyonunu tanımlama için yapay sinir ağı tabanlı bir karar destek sisteminin geliştirilmesi

    Neural network based decision support system that detects for newborn urinary tract infection

    DUYGU BÜŞRA AYDIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBozok Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ORHAN ER

  2. Comparison of statistical and soft computing methods for estimation of compressive strength of fiber reinforced concretes

    Elyaf takviyeli betonların basınç dayanımı tahmini için istatistiksel ve esnek hesaplama yöntemlerinin karşılaştırılması

    SAFIN OMER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    İnşaat MühendisliğiHarran Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KASIM MERMERDAŞ

  3. Okul öncesi ve ilkokul öğrencilerinin sayı hissi becerilerinin incelenmesi

    Examination of pre-school and primary school students' number sense skills

    ERSİN PALABIYIK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Eğitim ve ÖğretimGazi Üniversitesi

    Temel Eğitim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NEŞE IŞIK TERTEMİZ

  4. Assessment of hydraulic head and heavy metals interpolations performed by different methods (soft computing and geostatistic) in Karabaglar polje, Mugla, Turkey

    Muğla ili Karabağlar yaylası karstik polyesinde, hidrolik yük ve ağır metal parametrelerinin farklı yöntemler (esnek hesaplama ve jeoistatistik) ile interpolasyonlarının değerlendirmesi

    ÇAĞDAŞ SAĞIR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Jeoloji MühendisliğiMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

    Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BEDRİ KURTULUŞ

  5. İlköğretim ve ortaöğretim matematik öğretmen adaylarının sayı hissinin incelenmesi

    An investigation of pre-service elementary and secondary mathematics teachers' number sense

    HANDE GÜLBAĞCI DEDE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Eğitim ve ÖğretimMarmara Üniversitesi

    İlköğretim Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SARE ŞENGÜL