Makine öğrenmesi yöntemleri ile glokom hastalığının teşhisi
Diagnosis of glaucoma by machine learninhs methods
- Tez No: 315886
- Danışmanlar: PROF. DR. HAKAN IŞIK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Yapay zeka, Artificial intelligence
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Bilgisayar Sistemleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Glokom günümüzde göz hastalıkları içinde en sinsi hastalık olarak kabul edilen ve ilerlediği takdirde tehlikeli sonuçlar doğuran bir rahatsızlıktır. Körlüğe kadar götüren bu hastalık, genellikle göz içi sıvısının göz kanallarından boşalamadığı durumlarda ortaya çıkar ve göz içindeki basıncın(GİB) artması ile göz arkasındaki sinirlerin bu basınçtan ötürü zarar görmesi şeklinde gelişir.Bu çalışmadaki amaç söz konusu hastalığın göz sinirleri hasar görmeden önce teşhis edilebilmesi ve dünyada körlük nedenleri arasında ilk sıralarda yer alan hastalığın tahmin edilebilmesidir. Çalışmada Pamukkale Üniversitesi Göz Hastalıkları Anabilim Dalından alınan hasta bilgileri kullanılmıştır.Bu çalışmada makine öğrenmesi sınıflandırma yöntemlerinden 3 önemli yöntem olan Destek Vektör Makineleri, Yapay Sinir Ağları ve Karar Ağaçları kullanılarak glokom hastalığı başlangıç safhasında teşhisi için sınıflandırma yapılmış ve birbirleri ile karşılaştırılmıştır. Adı geçen makine öğrenmesi yönetmelerinin performansları X-Validation ile belirlenmiş ve en yüksek sınıflandırma başarısının Destek Vektör Makineleri ile elde edileceği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Glaucoma is a disease that accepted the most insidious today in the eye diseases and if the disease progresses, it occurs dangerous consequences. This disease leading to blindness usually occurs when the intraocular fluid could not cum from eye channels and develops by increasing intraocular pressure(IOP) and the back of eye nerve damage due to this pressure.Aim of this study, diagnosis the disease before the eye nerves damaged and predicts the disease that causes of blindness in the first place among the world. The study used patient data from Pamukkale University Ophthalmology Department.In this study, three important method in machine learning classification methods, Support Vector Machines, Artificial Neural Networks and Decision Trees were used to make the classification for the diagnosis of early stage of glaucoma disease and compared with each other. Performance of the machine learning methods determined by X-validation and to obtain the highest classification success observed with Support Vector Machines
Benzer Tezler
- Göz hastalıklarının görüntü işleme ve derin öğrenme yöntemleriyle otomatik tespiti
Automatic detection of eye diseases using image processing and deep learning methods
MURAT FIRAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankırı Karatekin ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEDA ŞAHİN
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile vakıf üniversiteleri doluluk tahminlemesi
Foundation universities occupancy estimation through machine learning methods
TUĞBA KIRAL ÖZKAN
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile network üzerinde saldırı tespiti
Intrusion detection on network with machine learning
MEHMET ZAHİD YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. ABDULLAH ÇAVUŞOĞLU
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile arı alt türlerinin sınıflandırılması
Classification bee subspaces by machine learning methods
HASAN DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PAKİZE ERDOĞMUŞ
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile müşteri kaybı analizi
Churn analysis with machine learning algorithms
BUKET ÖNAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. METİN ZONTUL