Koroner arter hastalarında stent implantasyonu sonrası ölümlerin yapay sinir ağları ile modellenmesi
Modelling the mortality using artificial neural networks in coronary artery patients undergoing stent implementation
- Tez No: 306810
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MİTHAT ZEYDAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Ağları, Stent, Karar Ağacı, Temel Bileşen Analizi, Sınıflandırma, Artificial Neural Networks, Stent Implantation, Decision Trees, Principal Component Analyze, Classification
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 112
Özet
Koroner Arter Hastalarının daralan damarlarına Perkutan Koroner Girişim olarak ifade edilen stent, balon ve anjiyografi gibi çeşitli yollarla müdahale edilmektedir. Bu operasyonlar sonrasında damar tıkanıklıkları giderilen hastaların hastane içi ve taburcu sonrası sağlıklı ömürleri farklılık göstermektedir.Bu tez çalışmasında, Koroner Arter Hastalığının ortaya çıkmasında ve ilerlemesinde etkisi olduğu belirtilen toplam 53 farklı parametre kullanılarak, stent operasyonu sonrası hastane içinde ve taburcu sonrası 1 yıllık süreçte gözlemlenen ölüm-sağ kalma durumları için Yapay Sinir Ağları ve Karar Ağaçları ile modelleme yapılmıştır. C5.0 algoritması ile oluşturulan karar ağaçları ve çıkarılan kurallar ışığında parametrelerin değişen seviyelerinin ölme/sağ kalma durumunu nasıl etkilediği açıklanmıştır. Ayrıca, veri indirgemeyi yöntemlerinden Temel Bileşen Analizinin Yapay Sinir Ağları ile entegre kullanımının model performansı üzerindeki etkisi incelenmiştir.Yapay sinir ağları ile yalnız hastane içi ölümleri, yalnız taburcu sonrası ölümleri ve her ikisini eş zamanlı tahmin eden sınıflandırma modelleri geliştirilmiştir. İndirgenmemiş veri seti ile oluşturulan Yapay Sinir Ağları ile hastane içi ölümlerin % 97.23'ü, taburcu sonrası ölümlerin %94.44'ü ve eş zamanlı sınıflandırma modelindeki ölümlerin %90.87'si doğru sınıfa atanmıştır.
Özet (Çeviri)
Percutaneous Coronary Intervention such as stent implantation, balloon and angiography are applied to narrowed arteries in coronary artery patients. In hospital mortality and long term mortality alter in patients who undergo PCI.In this thesis, 53 parameters are selected to predict in-hospital and long-term mortality after stent implementation with Artificial Neural Networks and Decision Trees. It tried to explain how parameters changes affect the mortality according to Decision trees and rules by extracted C5.0 algorithm. On the other hand, one of the data reduction methods, Principal Component Analyze is integrated to Artificial Neural Network for monitoring performance of models.Classification models for predict in-hospital mortality, long-term mortality and which predict mortalities simultaneously are developed. Artificial neural network is capable of predicting in hospital mortalities with a % 97.23, long term mortalities with %94.44 and simultaneous mortalities with %90.87.
Benzer Tezler
- Farklı kan gruplarına sahip sağlıklı kişilerde lipit profili, paraoksonaz 1 (pon1) ve arilesteraz aktivitelerinin değerlendirilmesi
Assessment of lipid profile, paraoxonase 1 (pon1) and arylesterase activities in healthy individuals with different blood types
HATİCE EREN
- Koroner arter hastalığında serum resistin düzeylerinin incelenmesi
Evaluation of serum resistin levels in coronary artery disease
ELİF KILIÇ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2009
BiyokimyaSağlık BakanlığıBiyokimya ve Klinik Biyokimya Ana Bilim Dalı
DR. NEZAKET EREN
- Genç yaşta miyokard infarktüsü geçiren hastalar ile endotelyal nitrik oksit sentetaz gen 4b/4a polimorfizmi arasındaki ilişki
Relationship between endothelial nitrik oxide synthase gene 4b/4a polymorphism and myocardial infarction patients at a young age
ZEKİ YÜKSEL GÜNAYDIN
- Kardiyak sendrom x hastalarında faktör xııı gen mutasyonu sıklığının prognostik önemi
The prognostic importance of factor xiii gene mutation frequency in patients with cardiac syndrome x
GAMZE BABUR GÜLER
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2010
KardiyolojiSağlık BakanlığıKardiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET MUHSİN TÜRKMEN
- ST yükselmesiz akut koroner sendrom hastalarında grace risk skoruna lipoprotein (a) 'nın öngördürücü katkısının incelenmesi
Evaluation of predictive effect of lipoprotein (a) levels in addition to GRACE score in patients with non-ST elevation acute coronary syndrome
EKREM GÜLER
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2010
KardiyolojiSağlık BakanlığıKardiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ METİN ESEN