Veri madenciliğinin tıpta kullanımı ve bir uygulama: Hemodiyaliz hastaları için risk seviyelerine göre risk faktörlerinin etkileşimlerinin incelenmesi
The usage of data mining in Medicine and an application: Analysis of risk factors? interactions according to risk levels for hemodialysis patients
- Tez No: 269710
- Danışmanlar: PROF. DR. HADİ GÖKÇEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 236
Özet
Veri madenciliği, verilerden keşfedilecek desenler yardımıyla yeni bilgiler elde etme amacıyla çok farklı disiplinlerde kullanılan çeşitli metotlardan oluşmaktadır. Tıp alanındaki verinin büyüklüğü ve hayati önem taşıması, Veri madenciliğinin bu alanda da uygulanmasını gerekli kılmıştır. Bu tezde Veri Madenciliğinin Tıp alanında kullanımı incelenmiştir. Uygulama çalışması için özel bir diyaliz merkezinde 12 ay ve daha uzun süre hemodiyaliz tedavisi görmüş hastalara ait veriler bir araya getirilerek bir veri kümesi oluşturulmuştur. Bu veri kümesi üzerinde ESTARD ve WEKA yazılımları kullanılarak sınıflama, kümeleme ve karar ağacı algoritmaları çalıştırılmış, elde edilen karar kuralları uzman desteğiyle incelenerek risk seviyelerine göre risk faktörlerinin etkileşimlerinden yararlı desenlere ulaşılmaya çalışılmıştır.
Özet (Çeviri)
Data mining is composed of several methods used within very different fields in order to gain new information from discovered data patterns. For the field of medicine, the amount of medical data and its vital importance make the usage of data mining in medicine a requirement. In this thesis, the usage of Data mining in the field of Medicine is analysed. For the application study, a data set formed by collecting data of dialysis patients treated for 12 months or more from a private dialysis center. By running classification, clustering and decision tree algorithms on this data set in ESTARD and WEKA softwares, decision rules are obtained as the results. These decision rules are analysed with the expert support and tried to gain useful patterns from interactions of risk factors according to risk levels.
Benzer Tezler
- Tıbbi araştırmalarda destek vektör makinelerinin kullanımı
Using of support vector machines in medical research
ÖZGE AKŞEHİRLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
BiyoistatistikDüzce ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HANDAN ANKARALI
- A feature based simple machine learning approach with word embeddings to named entity recognition on tweets
Kavram tanıma üzerine özellik tabanlı bir makine öğrenmesi yaklaşımı
METE TAŞPINAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. TANKUT ACARMAN
- Osteoporoz hastalığının tanısı için veri madenciliği kullanımı
The Use of data mining for the diagnosis of osteoporos disease
SÜLEYMAN GÖKALP ÖĞER
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKAN AKPOLAT
- Metin madenciliği teknikleri kullanılarak kulak burun boğaz hasta bilgi formlarının analizi
Analysis of otolaryngology patient information forms using text mining techniques
BAŞAK OĞUZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Bilim ve TeknolojiAkdeniz ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. UĞUR BİLGE
- Sağlık sektöründe apriori algoritması ile bir veri madenciliği uygulaması
A data mining application in medicine
BURCU ÇARKLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NİLÜFER YURTAY