Geri Dön

Diyabet hastalığının yapay sinir ağları kullanılarak sınıflandırılması

Classifcation of diabetes using artificial neural networks

PDF İndir

  1. Tez No: 259137
  2. Yazar: FARUK AÇMALI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ETEM KÖKLÜKAYA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  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: 50

Özet

Geniş bir uygulama alanına sahip olan yapay sinir ağlarından hastalık teşhisinde de faydalanmak mümkün olmaktadır. Bu çalışmada toplam 225 kişiye ait 17 farklı parametre ve laboratuar bilgisi kullanılarak Diyabet hastalığı teşhis edilmek istenilmiştir. Yapay sinir ağları modellerinden geri yayılım modeli seçilmiş, Matlab bilgisayar programına ait neural network toolbox grafik ara yüzü kullanılarak yapay sinir ağlarının eğitimi ve test edilmesi sağlanmıştır. Yapay sinir ağının eğitiminde kullanılan hedefler, uzman hekimler tarafından verilen diyabet hastasıdır ya da sağlıklıdır bilgisinden elde edilmiştir. Bu çalışmada test verilerinin başarımı yapay sinir ağının sağlıklı olarak belirlediği kişilerin hekimlerin sağlıklı olarak belirlediklerine oranı, yapay sinir ağının hasta olarak belirlediği kişilerin hekimlerin hasta olarak belirlediklerine oranı ve yapay sinir ağının sağlıklı ve hasta olarak belirlediği kişilerin hekimlerin sağlıklı ve hasta olarak belirlediklerine oranı kullanılarak değerlendirilmiştir.

Özet (Çeviri)

Artifical Neural Networks, which have very large application area, also can be used in diagnosis of disease. In this study, 17 different parameters which are taken from total 225 people?s used as laboratory datas to diagnose diabetes. Feed-forward backpropogation model was selected in artifical neural networks that trained and tested by using neural network toolbox graphic interface in Matlab. The targets which are used in training of artifical neural Networks, are evaluated from doctors? knowledge in regards to ill or healty datas. In this thesis the success of test datas are determined by the ratio of artificial neural network?s results which shows healty patients to the healty patients according to the doctors? judgements, and by the ratio of artificial neural network?s results which shows diabetic patients to the diabetic patients according to doctors? judgements, and also by the ratio of all the artificial neural network?s results to all the doctors? judgements about being diabetic or non-diabetic.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    330756

    Tıbbi karar destek sisteminin veri madenciliği yöntemleriyle gerçekleştirilmesi

    Verifying medical decision support system with the methods of data mining

    TUBA PALA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. A. YILMAZ ÇAMURCU

  2. Tez No

    768890

    A hybrid deep learning metaheuristic model for diagnosis of diabetic retinopathy

    Diyabetik retinopatinin tanısı için hibrit bir derin öğrenme meta-sezgisel modeli

    ÖMER FARUK GÜRCAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA

  3. Tez No

    318365

    Avuç içi terlemesi ile kandaki glikoz ve HbA1c parametreleri arasındaki ilişkinin yapay sinir ağları kullanılarak belirlenmesi

    Detection of blood glucose and HbA1c from palm perspiration by using artificial neural networks

    ZAFER TURGAY DAĞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAMDİ MELİH SARAOĞLU

    PROF. DR. ETEM KÖKLÜKAYA

  4. Tez No

    723353

    Diyabet tespitinde makine öğrenmesi algoritmaları yaklaşımını kullanarak yapılmış bir çalışma

    A study using the approach of machine learning algorithm in detection of diabetes

    AYŞE DOĞRU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankırı Karatekin Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT ARI

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SELİM BUYRUKOĞLU

  5. Tez No

    865069

    Diabetic retinopathy detection using artificial intelligence

    Diyabetik retinopati tespiti yapay zeka kullanmak

    MOHAMED ASHRAF SAMY TANTAWY ELSERWY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ OKATAN

Geri Dön