A study of a group of healthcare datasets in data mining domain
Bir grup sağlık verisi üzerine veri madenciliği çalışmaları
- Tez No: 355751
- Danışmanlar: PROF. DR. FİKRET GÜRGEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Genetik, Biyomühendislik, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Genetics, Bioengineering, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Veri madenciliği, Öğrenme algoritmaları, Data mining, Learning algorithms
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu araştırma farklı tıbbi tanılar için insan bilgisinin yanında, veri madenciliği üzerinde farklı alternatifler aramak içindir. Yapılan birçok başarılı uygulama örnekleri içerisinde insan teşhis yeteneklerinin sonuçlarının nöral teşhis sistemi sonuçlarına göre daha kötü sonuçlar verdiği göstermektedir. Çalışma sağlık alanındaki Onbir adet verinin veri madenciliği analizi ile ilgilidir.Çalışma içerisinde farklı Tıbbi alanlar hedeflenerek Veri Madenciliği analizlerinin çeşitli Sağlık verilerine yaptığı yorumlar incelenmiştir. Yapay sinir ağlarının sağlık alanındaki çalışmaları kısaca tanıtıldı, tıbbi veri tabanı ve eğitim, ve tıbbi verilerin bir sinir ağı test edilmesine yönelik temel yaklaşımların üzerinde duruldu. Birkaç test yapılandırmaları, algoritmalar için en iyi ayarı belirlemek için test edilmektedir. Bu çalışmada kullanılan Sekiz adet veri madenciliği algoritmaları bulunmaktadır. Detayları ise şu şekildedir: DT, SVM, RBF, MLP, k-NN, Naive Bayes, Bayes Net ve Lojistik Regresyon. Belirtilen Sekiz adet algorithma ?10-fold cross validation? ve ?train/test split? değerlendirmeleri göz önüne alınarak Onbir adet veri üzerinde değerlendirilmiştir. Bununla beraber PCA için de ayrı bir değerlendirme gerçekleştirilerek araştırma içerisindeki farklılıkları gösterilmiştir. Tez içerisinde odaklanılan performans metrikleri ise şu şekildedir: Percent Correct, True Positive Rate, False Positive Rate, Precision, Recall, F-Measure, AUC ve Error Rates. Bu tez farklı algoritmalar ve veriler üzerien bir kıyaslama çalışması olduğundan dolayı, tez çalışmasının değerlendirilmesi için özel bir kıyaslama ölçütü oluşturulmuştur.
Özet (Çeviri)
This research is to search for alternatives to the resolution of complex medical diagnosis where human knowledge should be apprehended in a general fashion. Successful application examples show that human diagnostic capabilities are significantly worse than the neural diagnostic system. The study presents the particular case of analysis of eleven datasets containing data associated to several Healthcare datasets. The datasets are analyzed in various Healthcare domains to target different Medical areas. Paradigm of artificial neural networks is shortly introduced and the main problems of medical data base and the basic approaches for training and testing a network by medical data are described. There are eight algorithms used in this study, which are DT, SVM, RBF, MLP, k-NN, Naïve Bayes, Bayes Net and Logistic Regression. These eight algorithms have been performed with using 10-fold cross validation and train/test split over the eleven datasets. It?s also examined what is the effect of Principal Component Analysis inside the research. The performance metrics that are focused in this thesis are Percent Correct, True Positive Rate, False Positive Rate, Precision, Recall, F-Measure, AUC and Error Rates. As this is a benchmarking study for different classifiers and datasets, a special benchmarking criterion has been created for the evaluation of the thesis.
Benzer Tezler
- Sağlık kurumlarında yalın yönetim ve zaman israfı üzerine bir meta-analiz çalışması
A meta-analysis study on lean management and time waste in healthcare institutions
CENK ÖRNEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Sağlık YönetimiAnkara ÜniversitesiSağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YASEMİN AKBULUT
- Meta öğrenme modeliyle şehirlerin 15 dakikalık şehir kavramına olan uyumlarının değerlendirilmesi: istanbul örneği
Assessment of urban compliance with the 15-minute city concept through a meta-learning model: the case of İstanbul
AYDIN FURKAN TERZİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HANDE DEMİREL
- Multi-level security framework for internet of things in military environment
Askeri ortamlardaki nesnelerin interneti için çok seviyeli güvenlik çerçevesi
EMRE İŞLEYEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞERİF BAHTİYAR
- Huzursuz bacaklar sendromunda inflamatuar risk faktörlerinin lojistik regresyon analizi ve makine öğrenmesi algoritmaları ile incelenmesi
Investigation of inflammatory risk factors in restless legs syndrome using logistic regression analysis and machine learning algorithms
ÖZLEM AKDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Biyoistatistikİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT KİRİŞCİ
- Derin öğrenme modelleri kullanarak yazma alanında özgül öğrenme güçlüklerinin erken teşhisi
Early diagnosis of specific learning difficulties in writing using deep learning models
NEŞE ÖZKUM
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEJAT YUMUŞAK