Kalp ritim bozukluğu olan hastaların tedavi süreçlerini desteklemek amaçlı makine öğrenmesine dayalı bir sistemin geliştirilmesi
Developing a machine learning based system to assist treatment processes of arrhythmia patients
- Tez No: 300171
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ERDEM UÇAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Trakya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 113
Özet
Bu tezde bilgisayar bilimlerinin önemli bir alanı olan yapay zekâ ve bir alt alanı olan makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak bir tıp bilişimi uygulaması geliştirilmiştir. Bu uygulamayla aritmi hastalarının tedavi süreçlerine yardımcı olmak amacıyla öğrenmeye dayalı bir sistem gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen sistem lokasyondan bağımsız olarak hastanın bazı metabolik parametrelerini alarak bu verileri uzak bir sunucu üzerindeki veritabanında depolamaktadır. Depolanan bu veriler bir uzman tarafından etiketlendikten sonra veri ambarına aktarılmaktadır. Veri ambarındaki bu veriler daha sonra makine öğrenmesi sınıflandırıcısı tarafından eğitim verileri olarak kullanılmaktadır.Geliştirilen Sistemde, makine öğrenmesi algoritması olarak k en yakın komşuluk (kNN) algoritması kullanılmıştır. kNN algoritmasının seçilme sebebi düşük bias'a sahip nonlineer bir fonksiyon olmasındandır. Bu nedenle yapılan tahminlerde yüksek oranda doğruluk sağlanmaktadır.Bu çalışmada bir insan uzman ve makine öğrenmesi yöntemi birlikte kullanılarak indaktif uzman sistem tasarımına gidilmiştir. Böyle bir tasarıma gidilmesindeki temel neden bir insan uzmanın geçmişten gelen tecrübelerinin herhangi bir yöntemle kazanılamamasıdır. Literatürde insan uzmanlığını içinde barındıran bu tür yöntemler en çok önerilen yöntemlerden biridir.
Özet (Çeviri)
In this study, a medical informatics application is developed based on machine learning techniques, itself a subfield of artificial intelligence which has great significance in computer sciences. Using this application, we developed a learning system to aid arrhythmia patients during their treatment processes. Operating independent of location, this system receives some of the metabolic parameters of the patient and stores them on a remote server database. These data are, then, transferred to a data warehouse, upon being inspected and labeled by an expert. The data in the warehouse, in turn, is used by a machine learning classifier as training data.As for machine learning algorithm, the system developed makes use of the k nearest neighbor (kNN) algorithm, for it is a nonlinear function with a low bias, thus ensuring high accuracy in prediction.In this study we created an inductive experts system using an expert and a machine learning method together, the reason being the lack of a method whereby an expert?s past experience can be gained. In the literature, methods that include human expertise are among the ones most recommended.
Benzer Tezler
- Atriyal elektro mekanik gecikmeninatriyal fibrilasyon rekürrensine etkisi
Predictive value of atrial electromechanicaldelay for atrial fibrillation
CİHAN AYDIN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2012
KardiyolojiSağlık BakanlığıKardiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA YILMAZ
- İzole mitral kapak değişimi yapılan hastalarda, minimal invazif port akses yöntemiyle konvansiyonel medyan sternotomi yöntemlerinin uzun dönem karşılaştırılması
Long term comparison of minimally invasive port access and conventional median sternotomy methods in isolated mitral valve replacement patients
HAKAN ÖZGEN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2012
Göğüs Kalp ve Damar Cerrahisiİstanbul Bilim ÜniversitesiKalp ve Damar Cerrahisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLHAN SANİSOĞLU
- Acil serviste pulmoner emboli tanısı konan hastaların özellikleri ve alt ekstremite venöz doplerin değerliliği
The charecteristics of patients with pulmonary embolism in the ed and the diagnostic vaue of low extremity doppler us
FERDA MUYAN CELEBCİ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2010
İlk ve Acil YardımAkdeniz ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YILDIRAY ÇETE
- Elektrofizyolojik çalışma esnasında stabil ve unstabil ventriküler taşikardi saptanan hastalarda instabilite öngördürücüsü olabilecek sağ ve sol ventrikül ekokardiyografi parametrelerinin saptanması
Evaluation of right and left ventricular echocardiographic parameters for prediction of hemodynamic instability in patients with induced stable or unstable ventricular tachycardia during electrophysiological studies
EMRE EMRAH DEMİRCİ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2016
KardiyolojiPamukkale ÜniversitesiKardiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. HARUN EVRENGÜL
- Akut myokard infarktüsünde ritim bozuklukları
Başlık çevirisi yok
ÇETİN GÖKMEN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1983
KardiyolojiEge Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF.DR. NAMIK KEMAL MENTEŞ