Geri Dön

Yapay sinir ağı yöntemleriyle hipertansiyon teşhis sistemi geliştirilmesi

Developing hypertension diagnostic system with artificial neural networks techniques

  1. Tez No: 344033
  2. Yazar: FUAT TÜRK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. NECAATTİN BARIŞÇI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Nefroloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Nephrology
  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: 83

Özet

Günümüzde birçok hastalığın tedavisi mümkün olduğundan, doğru teşhis büyükönem taşımaktadır. Bu sebepten hekimlere doğru ve hızlı teşhis koyabilmelerikonusunda yardımcı olabilmek için, Yapay Zekâ Yöntemlerinin geliştirilmesi sonderece önemlidir. Bu çalışmada 150 hastadan alınan veriler işlenerek bilgisayaraaktarılmıştır. Bu verilere Yapay Sinir Ağı (YSA) modelleri uygulanmıştır. Eldeedilen sonuçlar normal veya hasta olacak şekilde sınıflandırılmıştır. Böyleliklehekimlere hastalık teşhisi yaparken yardımcı olacak bir sistem geliştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

As many of the ilnesses can be cured today, correct diagnosis is very crucial. For thatreason it is very important to develop Artificial Intelligence Techniques in order tohelp physicians diagnose correctly and quickly. In this study, the data obtained from150 patients were processed and recorded to computer. These data, Artificial NeuralNetwork (ANN) models are applied. The obtained results were classified as normalor abnormal. Thus, a system which will help physicians in the diagnosis process hasbeen developed.

Benzer Tezler

  1. A hybrid deep learning metaheuristic model for diagnosis of diabetic retinopathy

    Diyabetik retinopatinin tanısı için hibrit bir derin öğrenme meta-sezgisel modeli

    ÖMER FARUK GÜRCAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA

  2. Yağış-akış ilişkisinin yapay sinir ağı yöntemleriyle modellenmesi: Kurukavak havzası uygulaması

    Modeling of rainfall-runoff relation with artificial neural network methods: Kurukavak basin casestudy

    ERSİN OĞUL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    İnşaat MühendisliğiAnadolu Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA TOMBUL

  3. Bootstrap dendritik nöron model yapay sinir ağı

    Bootstrapped dendritic neuron model artificial neural network

    ELİF ÖLMEZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İstatistikGiresun Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EROL EĞRİOĞLU

  4. A new classifier topology – generalized classifier neural network and its hardware implementations

    Yeni bir sınıflayıcı topolojisi – genelleştirilmiş sınıflayıcı yapay sinir ağı ve donanım üzerinde gerçekleştirilmesi

    BUSE MELİS ÖZYILDIRIM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇukurova Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUTLU AVCI

  5. Görüntü sınıflandırması için yapay sinir ağlarının analiz ve optimizasyonu

    Analysis and optimization of artificial neural networks for image classification

    OZAN ARSLAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. OĞUZ MÜFTÜOĞLU

    PROF. DR. CANKUT ÖRMECİ