Genetik algoritmalı yapay sinir ağları kullanarak tüberküloz hastalığı teşhisi
Tuberculosis disease diagnosis using artificial neural network with genetic algorithm
- Tez No: 245253
- Danışmanlar: DOÇ. DR. NEJAT YUMUŞAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sakarya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 63
Özet
Dünyada her yıl milyonlarca insan tüberküloz mikrobuyla tanışmakta ve hastalanmakta. İnsanlığı yüzyıllarca kırmış, zamanla efsanelerin doğmasına neden olmuş bu hastalık günümüzde özellikle düşük gelirli ülkelerde, tanı ve tedavi imkânlarının çok kısıtlı olması nedeniyle çok sayıda ölüme sebep olmaktadır. Tüberküloz, tamamen tedavi edilebilir hatta önlenebilir bir hastalık olmasına rağmen tek tip mikrobun neden olduğu en çok ölüm oranına sahiptir. Ülkemizde ince hastalık olarak da bilinen bu hastalık, zamanında çok ölümlere neden olmuştur fakat geçtiğimiz yüzyılın ortalarında gerçekleştirilen büyük atılımlar sayesinde hastalığın kontrolü sağlanabilmiştir. Bu amaçla veremle savaş dispanserleri kurulmuş, hastalığın önlenmesi için aşı yöntemi kullanılmış, hastalar bu dispanserler vasıtasıyla gözetlenmeye ve ücretsiz tedavi edilmeye başlanmıştır. Günümüzde geliştirilen tekniklerin tıpta kullanım alanı bulmasıyla hastalık teşhisleri daha isabetli yapılabilir hale gelmiştir. Bu çalışmada yerel bir hastaneden kullanılmak üzere hasta verileri alınmıştır. Bu veriler oluşturulan yapay sinir ağının eğitimi için kullanılmıştır. Bu ağın eğitiminde genetik algoritma seçilmiş ve tüberküloz hastalığının teşhisinde ortalama %94,88 başarı elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Every year millions of people meets the tuberculosis microbe and gets the infection. That disease, which killed humanity for centuries and caused to born some myths in time, causes so many deaths in low-income countries because of low diagnosis and treatment opportunities. Despite tuberculosis is a remediable and also avoidable disease, has the most mortality ratio that is caused by single kind of mycobacterium. In our country, a special name has been given to it, caused so many deaths in time but in the middle of last century, it has been controlled through the big steps done. In that matter, tuberculosis dispensaries has been built, vaccines used to prevent the disease and in these dispensaries, free treatment opportunities provided for infected people. With the usage of newly developed techniques in medicine, disease diagnosis can be acquired more accurately. In this project, some patient?s data is gathered from a local hospital to be used in training of the Multi Layer Neural Network. Genetic Algorithm is used as the training algorithm of the Neural Network. For the Tuberculosis disease diagnosis, approximately 94.88% of success is achieved by that structure.
Benzer Tezler
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Farklı makine öğrenmesi algoritmalarının karşılaştırılması
Comparison of different machine learning algorithms
EBRU PEKEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOndokuz Mayıs ÜniversitesiAkıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERMİN ELEVLİ
YRD. DOÇ. DR. TUNCAY ÖZCAN
- Optimization of energy density in supercapacitors by utilizing a hybrid artificial neural networks-genetic algorithm based optimization algorithm
Hibrit yapay sinir ağları-genetik algoritma modeli kullanarak süperkapasitörlerin enerji yoğunluğunun optimize edilmesi
DUYGU KAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Kimya MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BETÜL URALCAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDAL AYDIN
- Daibetes diagnosis using machine learning
Makinenin örenmesi ile şeker hastalığını taşhisi
ALAA BADR EYSA
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ
- Genetik ve makine öğrenmesi algoritmaları ile kripto varlıklar için al-sat kararı veren model çalışması
A model study that makes trading decisions for crypto assets using genetic and machine learning algorithms
BERNA YAMAN ŞAHİN
Doktora
Türkçe
2024
Ekonometriİstanbul ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEMA ULUTÜRK AKMAN