Esnek hesaplama ve biyobilişim teknikleri ile bir klinik karar verme simülatörünün oluşturulması
Thoracic disease diagnosis using flexible computing and bioinformatics computing system
- Tez No: 245241
- Danışmanlar: DOÇ. DR. NEJAT YUMUŞAK
- Tez Türü: Doktora
- 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
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sakarya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBozok ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ORHAN ER
- 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
2022
İnşaat MühendisliğiHarran Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KASIM MERMERDAŞ
- Okul öncesi ve ilkokul öğrencilerinin sayı hissi becerilerinin incelenmesi
Examination of pre-school and primary school students' number sense skills
ERSİN PALABIYIK
Doktora
Türkçe
2022
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiTemel Eğitim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEŞE IŞIK TERTEMİZ
- 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
2014
Jeoloji MühendisliğiMuğla Sıtkı Koçman ÜniversitesiJeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BEDRİ KURTULUŞ
- İlköğretim ve ortaöğretim matematik öğretmen adaylarının sayı hissinin incelenmesi
An investigation of pre-service elementary and secondary mathematics teachers' number sense
HANDE GÜLBAĞCI DEDE