Tip 2 dıabetes mellıtuslu hastalarda 24 saatlik kan basıncı değişiminin öngörülmesine yönelik uzman sistem tasarımı
Expert system design to predict 24 hour ambulatory blood pressure features in type 2 diabetes mellitus patients
- Tez No: 304603
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HASAN ERDAL, PROF. DR. A.FEVZİ BABA
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biyoistatistik, Teknik Eğitim, Computer Engineering and Computer Science and Control, Biostatistics, Technical Education
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 187
Özet
Bu tez çalışması MÜ. Tıp Fakültesi İç Hastalıları Anabilim Dalı, Hipertansiyon ve Ateroskleroz Ünitesi Polikliniği ve Endokrinoloji Bilim Dalı ile MÜ FBE Elektronik-Bilgisayar Eğitimi ABD. tarafından ortaklaşa gerçekleştirilmiştir.Disiplinlerarası bu çalışma prospektif, gözlemsel bir çalışma olarak düzenlenmiştir. Tedavi/girişim üzerine herhangi bir müdahale planlanmamıştır. Bu çalışmanın yapılabilmesi için MÜ. Tıp Fakültesi Klinik Araştırma Etik Kurulu izni alınmıştır. Bununla birlikte çalışmaya katılan tüm hastalar bilgilendirilmiş ve yazılı onayları alınmıştır.Amaç, Holter cihazıyla gerçekleştirilen 24 saatlik kan basıncı takibi sonucu elde edilen 9 adet niteliğe ait verilere ihtiyaç duyulmaksızın, non-dipper/dipper patern sınıflamasını ve öngörüsünü doktor teşhisine en yakın doğrulukta yapabilecek yazılım modeli oluşturmaktır. Bu çalışmanın her aşamasında, istatistiksel analiz yöntemleri ile yapay zeka teknikleri bir araya getirilerek, veri tabanında yer alan çok sayıdaki veri için ilk denek grubu üzerinde yapılan çalışmalarda maximum %89.47 ve ikinci denek grubunda ise %100 doğrulukla sonuca gidilebilmiştir. Bu başarı oranlarını veren modellerde giriş nitelik sayıları holter cihazı ölçümleri de kullanılmadan, ilk denek grubunda 47'den 13'e, ikinci denek grubunda ise 36'dan 2'ye indirgenmiştir.Bu çalışma için tasarlanan sistem mimarisi iki ana kısımdan meydana gelmektedir: Birinci kısımda .NET Framework üzerinde hekimlerin kullanımına yönelik tasarlanmış bir kullanıcı arayüzü vardır. Arayüz sayesinde üyelik işlemlerini gerçekleştiren tıp doktoru, hasta ile ilgili demografik, klinik, laboratuar ve test verilerini SQL server üzerindeki veritabanına kayıt edebilmekte, silebilmekte ve güncelleyebilmektedir. Bu çalışmada; veri madenciliği tekniği, sınıflandırma ve öngörü yaklaşımı kullanılması tercih edilmiştir. Sınıflandırma ve öngörü yaklaşımı için karar ağaçları, bayes ve yapay sinir ağları yöntemleri uygulanmıştır.Bu çalışma; Bilimsel Araştırma Projeleri Komisyonu tarafından FEN-C-DRP-110908-0225 proje numarasıyla desteklenmiştir.
Özet (Çeviri)
This study was held in collaboration with MU Faculty of Medicine and MU Institute for Graduate Studies in Pure and Applied Sciences .The permission of the Ethics Committee of MU Faculty of Medicine has been taken. All patients participating in the study were informed and their written consent was obtained.The goal was to create a software model that could make the classifications and predictions of dipper/non-dipper patterns with the nearest accuracy to the doctor's diagnosis without the need of those 9 data obtained by Holter. By combining statistical analysis methods and artificial intelligence techniques, the results of maximum 89.47% accuracy in studies made on subject group one and 100% accuracy on subject group two were obtained, from a large number of data in the database. In models that gave these success rates, the number of input attributes was reduced from 47 to 13 forthe first group and from 36 to 2 in the second group without the use of Holter measurements.Intelligent Health Platform was designed which was user friendly. The architecture of this system which has been designed in two parts: There is user interface designed for use of physicians over .NET Framework. User who realized membership proceeding with interface, namely medical doctor, can save demographic, clinical, laboratory and test data of relevant patient to the database over SQL server, can delete and update. In data mining technique, classification and use of prediction approach have been preferred. The second part of system, the study has been realized in WEKA.
Benzer Tezler
- Mikroalbuminürik ve normoalbunitrik normotansif tip 2 diabetes mellituslu hastalarda 24 saatlik ambulatuvar kan basıncı monitarizasyonu ve ekokardiyografik incelemenin kıyaslanması
24 hour ambulatory blood pressure monitoring and echocardiographic evaluation of microalbuminuric and microalbuminuric normotensive NIDDM patients
MEHTAP ÇAKIR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1999
Endokrinoloji ve Metabolizma HastalıklarıAnkara Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİLGÜN BASKAL
- Yeni tanı tip 2 diabetes mellituslu hastalarda mikrovasküler komplikasyonların görülme sıklığı
The ıncidence of microvascular complications ın newly diagnosed type 2 diabetes mellitus patients.
MURAT ATMACA
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2008
Endokrinoloji ve Metabolizma HastalıklarıYüzüncü Yıl Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İMDAT DİLEK
- Tip 2 diyabetes mellituslu hastalarda sodyum fosfatın kolon temizliği üzerine etkisi
The effect of sodium phosphate on colon cleansi̇ng in patients with type 2 diabetes melli̇tus
NEVİN AKÇAER ÖZTÜRK
Tıpta Yan Dal Uzmanlık
Türkçe
2006
GastroenterolojiBaşkent Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜRDEN GÜR
- İnsülin bağımsız diabetes mellituslu hastalarda yeni bir 'angiotensin converting enzyme' -ACE-inhibitörü olan lisinoprilin metabolik etkileri
Başlık çevirisi yok
Ş.ŞEN DAĞCI
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1992
Endokrinoloji ve Metabolizma HastalıklarıAnkara Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURİ KAMEL
- Tip II diabetes mellituslu nefropatik hastalarda Amlodipin, Fosinopril ve Losartan'ın proteinüriye etkileri
Effects of amlodipin, fosinopril and losartan on proteinuria in nephropathic patients with type II diabetes mellitus
MURAT ALBAYRAK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2001
Endokrinoloji ve Metabolizma HastalıklarıAtatürk Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. N. YILMAZ SELÇUK