Geri Dön

Veri madenciliğinin nefroloji alanına uygulanması

Application of data mining to the field of nephrology

  1. Tez No: 344027
  2. Yazar: YUNUS KÖKVER
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. NECAATTİN BARIŞÇI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 91

Özet

Günümüzde bir hastalığa yapılacak doğru ve hızlı tespit büyük önem taşımaktadır. Hekimlere etkin bir şekilde teşhis koyabilmeleri hususunda yardımcı olabilmek için, veri madenciliği son zamanların en gözde yöntemlerinden birisidir. Bu tez çalışmasında retrospektif yöntemle 150 hastadan alınan veriler, veri madenciliği sınıflandırma algoritmalarıyla incelenmiştir. Normal veya Hasta olacak şekilde iki farklı sınıf vardır. Böylelikle hipertansiyon hasta adaylarının hipertansiyon olup olmadığını tahmin edecek bir teşhis sistemi geliştirilmiştir. Ayrıca elde edilen sonuçlara göre bir karar ağacı oluşturularak, hipertansiyona doğrudan ve dolaylı olarak etki eden faktörler belirlenmiştir.Bu çalışma veri madenciliğinin hipertansiyon alanında da faydalı bir araç olabileceğini ortaya koymuştur. Böylece veri madenciliği, tedavi karar aşamasında doktorun kısa sürede objektif kararlar almasına yardımcı olabilecektir.

Özet (Çeviri)

Nowadays, accurate and instant detection of an illness is very significant. Data mining is a popular technique that enables doctors to diagnose illnesses efficiently. In this study, data gathered from 150 patients are analyzed with data mining classification algorithms. There are two different classes which are normal and ill. Thus, a diagnostic system is developed which predicts whether a candidate patient has hypertension or not. Besides, a decision tree is created and factors affecting hypertension directly and indirectly are determined.This study shows that data mining is a useful tool in the field of hypertension. Thus, data mining can help doctors for making objective decisions in treatment.

Benzer Tezler

  1. Veri madenciliği süreci kullanılarak alzheimer hastalığı teşhisine yönelik bir uygulama

    An application for the diagnosis of alzheimer's disease using data mining processing

    HÜSEYİN TURGUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET ALBAYRAK

    PROF. DR. SERPİL DEMİRCİ

  2. Feature selection and discretization for improving classification performance on CAC data set

    KAK veri setinde sınıflama başarısını arttırmak için öznitelik seçme ve ayrıklaştırma

    KAMRAN EMRE SAYIN

  3. Spor verisi ile analiz ve tahminleme: Bir NBA uygulaması

    Analysis and forecasting with sports data: An NBA application

    VOLKAN KURUM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ALPER TUNGA

  4. Veri madenciliğinin güvenlik uygulama alanları ve veri madenciliği ile sahtekarlık analizi

    Security application areas in data mining and fraud analysis through data mining

    CANAN ÖZCAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Hukukİstanbul Bilgi Üniversitesi

    Bilişim ve Teknoloji Hukuku Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. LEYLA BERBER

  5. Veri madenciliğinin K-ortalamalar kümeleme yönteminde başlangıç ağırlık merkezi noktalarının yörünge iterasyonu ile belirlenmesi

    Developing algorithm for determining initial centroid points with orbit iteration in K-means clustering method of data mining

    AZİZ MAHMUT YÜCELEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    MatematikDicle Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAH BAYKAL