Yapay sinir ağı yöntemleriyle hipertansiyon teşhis sistemi geliştirilmesi
Developing hypertension diagnostic system with artificial neural networks techniques
- Tez No: 344033
- Danışmanlar: DOÇ. DR. NECAATTİN BARIŞÇI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Nefroloji, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Nephrology, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Hipertansiyon, Yapay sinir ağları, Yapay zeka, Hypertension, Artificial neural networks, Artificial intelligence
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- 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
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA
- 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
2006
İnşaat MühendisliğiAnadolu Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA TOMBUL
- Derin sinir ağı temelli üst özkodlayıcıların yapay öğrenme yöntemleriyle eğitilmesi
Training deep neural network based hyper autoencoders with machine learning methods
DERYA SOYDANER
Doktora
Türkçe
2018
İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NALAN CİNEMRE
- Kaynak dikiş formunun yapay sinir ağı ve vokselleme yöntemleriyle modellenmesi
Modeling of weld seam form by artificial neural network and voxelization methods
SOYDAN SERTTAŞ
Doktora
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEMİL ÖZ
- Betonun basınç dayanımının tahribatsız yöntem verilerini kullanarak yapay sinir ağı ve regresyon yöntemi ile tahmin edilmesi
Estimation of concrete's compressive strength using non-destructive method data with artificial neural network and regression method
SUAT YÖRÜBULUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İnşaat MühendisliğiKırıkkale Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ORHAN DOĞAN