Geri Dön

Veri madenciliği yöntemlerini kullanarak diyabetik retinopati hastalığının teşhisi

Diagnosis of diabetic retinopathy using data mining techniques

PDF İndir

  1. Tez No: 343285
  2. Yazar: MENDUH ÇERKEZİ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HAYRETTİN EVİRGEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Diyabetik Retinopati, Hastalık Teşhisi, Veri Madenciliği, Diabetic Retinopathy, Disease Diagnosis, Data Mining
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Sakarya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 60

Özet

Son yıllarda hastane bilgi sistemlerinde hastalara ait büyük miktarda tıbbi bilgilere sahip olunuyor. Dijital ortamlarda bilgilere sahip olma amacı hastalara daha kaliteli sağlık hizmeti sunmaktır. Bu tür verilerin arasında muhakkak dikkate değer, saklı kalmış bilgiler mevcuttur. Amaç veri madenciliği yöntemlerini kullanarak elimizdeki saklı kalmış bilgileri ortaya çıkarmaktır.Bu tez çalışmasında, veri madenciliği yöntemlerini kullanarak diyabetik retinopati hastalıkların teşhisi yapılmıştır. Uygulama bölümünde, gerçek veriler kullanılarak K-en yakın komşu, ağırlıklı oylama KNN (Weighted K-nearest neighbor) ve Bayes algoritmaları ile sınıflandırma yapılmış ve elde edilen sonuçlar tartışılmıştır. Çalışmada kullanılan veriler, Sakarya Üniversitesi Eğitim ve Araştırma Hastanesi Göz Polikliniği bölümünden alınmıştır. Veri setinde bulunan bütün parametreler doktorlar tarafından seçilmiş ve bu parametreler baz alınarak hastalığın teşhisi yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

In recent years, large amount of medical information of patients are stored in hospital information systems. The purpose of having the information in digital environments is to provide better health care for patients. Of course there are remarkable and hidden data among patient?s data. The aim is to discover these hidden data by using data mining techniques. In this study, diagnosis of diabetic retinopathy has been made using data mining techniques.In the application part, the classification has been made with K-Nearest Neighbor (KNN), Weighted KNN and Naive Bayes algorithms in real life data set. And finally, the results were discussed.The data set was obtained at the Eye Clinic of the Sakarya University Educational and Research Hospital. All the parameters in the data set were selected by doctors and evaluation was made based on these parameters.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    529655

    Sağlık hizmetlerinde veri analitiği

    Data analytics in healthcare

    NUR KUBAN TORUN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Sağlık Kurumları Yönetimiİstanbul Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UMMAN TUĞBA GÜRSOY

  2. Tez No

    684676

    Diyabetli hastalarda glikoz yoğunluğu'nun tahmin edilmesi için yapay zeka tabanlı bir karar destek sistemi tasarımı

    The design of an artificial intelligence based decision support system for prediction of glucose concentration in diabetes patients

    CANER OKUTKAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞAKİR ESNAF

  3. Tez No

    238842

    Drug dosage planning of diabetes disease: An application of the adaptive network based fuzzy inference system (ANFIS) in assisting drug therapy

    Şeker hastalığı ilaç dozaj planlama: İlaç tedavisine yardımcı uyarlamalı nöro bulanık çıkarsama sistemi (ANFIS) uygulaması

    EMİRHAN GÜLÇİN YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    DOÇ. DR. ADEM KARAHOCA

  4. Tez No

    664409

    Yaygın hesaplama kullanılarak hastalıkların teşhisi

    Diagnosing illnesses using pervasive computing

    CANAN BAYRAKTAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Mühendislik BilimleriHaliç Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALUK GÜMÜŞKAYA

  5. Tez No

    876696

    Design and development of machine learning models for disease prediction and biomarkers detection

    Hastalık tahmini ve biyobelirteçlerin tespiti için makine öğrenim modellerinin tasarımı ve geliştirilmesi

    MUSTAFA TEMİZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAbdullah Gül Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BURCU GÜNGÖR

    PROF. DR. MALİK YOUSEF

Geri Dön