Software development for blood disease expert system
Uzman kan hastalıkları için yazılım geliştirme
- Tez No: 318114
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET R. TOLUN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Kan hastalığı, Uzman sistem, yazılım geliştirme, Blood disease, Expert system, software development
- Yıl: 2012
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çankaya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 92
Özet
Bu tezde, Kan Hastalığı için Yazılım Geliştirme konusunu değerlendiren uzman birsistem çalışılmıştır. Sistem kan testleri ile ilgili kritik sorular sormakta; bu sorulardansonra kan hastalığının çeşidine karar vermektedir.Kan Hastalığı Uzman Sistemi için Yazılım Geliştirme ile ilgili tez bilgileri KerkükGenel Hastanesi `nden elde edilmiş, sistem Kerkük Üniversitesi Tıp Fakültesiöğrencileri ve Kerkük Genel Hastanesi Hematoloji Bölümü tarafından test edilmiş ve11 ayrı durum için test edildikten sonra beklenen sonuçlar elde edilmiştir.Kurallar ve parametreler daha önce tanımlanmış bilgi tabanlarına göre belirlenmiş veEXSYS CORVID yazılımı tarafından hazırlanan kan hastalığı Uzman Sistemleriiçim Yazılım geliştirme olarak isimlendirilen uzman sistem tarafından kullanılmıştır.Bu uzman sistem kan hastalığını belirlemek için hastanelerde ve üniversitelerdedoktorlar ve öğrenciler, vs., tarafından kullanılabilir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, an expert system that evaluates the Software Development for BloodDisease is studied. The system asks some critical questions about the blood tests afteranswers these questions the system concludes the type of the blood disease.Theses information?s that uses in Software Development for Blood Disease ExpertSystem is acquired from Kirkuk General Hospital and the system is tested in theKirkuk University School of Medicine students and Department of Hematology inKirkuk General Hospital and it?s gave the expected results after it?s tested with 11cases.The rules and parameters are determined due to a predefined knowledgebase andutilized in the expert system called, Software development for blood disease ExpertSystems prepared by the software EXSYS CORVID. This expert system may beused in determining the blood disease and can uses in hospitals and universities bythe doctors and medical students etc.
Benzer Tezler
- Multiplex-PCR based screening and computational modeling of virulence factors and T cell mediated immunity in Helicobacter pylori infections for accurate clinical diagnosis
Helicobacter pylori enfeksiyonlarının doğru klinik tanısı için virülans faktörleri ile T hücreye bağımlı bağışıklığın çoklu-PZT ile taranması ve biyoinformatik modellemesi
SİNEM ÖKTEM OKULLU
Doktora
İngilizce
2017
Biyolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMoleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYÇA SAYI YAZGAN
PROF. DR. ZÜHTÜ TANIL KOCAGÖZ
- Nesnelerin interneti ekosisteminde iş modeli oluşturulması
Designing business models for the internet of things ecosystem
BİRGÜL KILIÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİHAN YILDIRIM
- Acil serviste st elevasyonlu myokard enfarktüsü tanılı hastaların başvuru anındaki eritrosit dağılım genişliği ve ortalama trombosit hacmi seviyelerinin kısa dönem mortalite ile ilişkisi
Relationship of short term mortality level between st elevated myocardial infarction diagnosed patients rdw and mcv levels in emergency department
EDA MERSİNLİOĞLU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2016
İlk ve Acil YardımSağlık BakanlığıAcil Tıp Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BAŞAR CANDER
DR. ÖĞR. ÜYESİ BORA ÇEKMEN
- Prostat kanseri olan hastalarda homeobox protein B13 (hoxb13) geni G84E mutasyonunun değerlendirilmesi
Evaluation of homeobox protein B13 (hoxb13) gene g84e mutation in patients with prostate cancer.
MELİH BIYIKOĞLU
- Development of a new software for resting metabolic rate prediction using machine learning methods
Makine öğrenme yöntemlerini kullanarak istirahat metabolik hız tahmini için yeni bir yazılımın geliştirilmesi
EZGİ AKÇA
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET FATİH AKAY