Koroner arter hastalığının risk faktörlerinin irdelenmesinde alternatif bir yaklaşım: Genetik algoritmalar
An alternative approach to the examination of coronary artery disease risk factors: Genetic algorithms
- Tez No: 359723
- Danışmanlar: PROF. DR. BEYZA AKDAĞ, PROF. DR. HANDAN ANKARALI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Genetic Algorithms, Random Forest, Classification and Regression Trees
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Pamukkale Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 86
Özet
Bilgisayar uygulamalarının her alanda yaygın olarak kullanıldığı günümüzde, potansiyel olarak depolanan veri hacmi hızla artmaktadır. Özellikle sağlık sektöründe depolanan ancak kullanılmayan bilgilerin hayata geçirilmesi işlemi, büyük önem taşımaktadır. Veri tabanlarında toplanan çok büyük hacimli verilerden, anlamlı bilgilerin elde edilmesi için geliştirilen ve özellikle son yıllarda yaygın kullanım alanları bulan yöntemler veri madenciliği yöntemleri olarak adlandırılırlar. Bu alanda birçok algoritmadan faydalanılmaktadır. Genetik Algoritmalar (GA) yönteminde problemler sanal olarak evrimsel süreçten geçirilir ve bu süreç sonunda en iyi sonucu veren çözüme ulaşılmaya çalışılır. Bu çalışmada, GA ile optimize edilerek sınıflama yapılmış olan 20, 50, 100, 500 ve 1000 ağaçlı Random Forest (RF) sonuçları; tek bir Karar Ağacından elde edilen sonuçlarla, GA ile optimizasyon yapılmamış olan 20, 50, 100, 500 ve 1000 ağaçlı RF sonuçlarıyla aynı zamanda da sınıflamalara etki eden en önemli 9 değişken temel alınarak sınıflama yapılmış olan 20, 50, 100, 500 ve 1000 ağaçlı RF sonuçlarıyla kıyaslanmıştır. Yapılan bu çalışmadan elde edilen sonuçlardan yola çıkılarak, GA yöntemiyle optimize edilerek kurulan RF modellerinin, optimize edilmemiş olan RF modellerine oranla çok daha yüksek başarıya sahip olduğu söylenebilir. Aynı şekilde RF modellerinin sınıflama başarısını yükseltmesi açısından, ağaç sayısı kaç olursa olsun, kurulacak olan modellerin GA yöntemiyle optimize edilmesi yapılan bu çalışma sonucunda ulaşılabilen en önemli sonuç olmaktadır. nahtar Sözcükler: Genetik Algoritma, Random Forest, Sınıflama ve Regresyon Ağaçları
Özet (Çeviri)
In the present day that computer applications are widely being used in all areas, potentially the data volume being stored is rapidly increasing. Particularly, putting into practice the stored but not used data in the health sector has a great importance. Methods which are developed for obtaining significant informations from huge datas accumulated in data bases, and which are finding wide are of usage particularly in late years, are called data mining. In this area many algorithms are followed up. In Genetic Algorithms (GA) method, problems are virtually undergone an evolutionary process, and at the end of this process it is tried to achieve the solution giving the best result. In this study, 20, 50, 100, 500 and 1000 trees Random Forest (RF) results classified by optimizing with GA were compared with; the results obtained from only one Decision Tree, nonoptimized 20, 50, 100, 500 ve 1000 ağaçlı RF results, at the same time 20, 50, 100, 500 ve 1000 trees RF results classified based on the most important 9 variables affecting the classifications. Setting out from the results of this study, it can be speculated that the RF models optimized by GA method have greater succes than nonoptimized RF models. In the same way, the most important result achieved in this study is that, in terms of increasing the succes in classification of RF models, optimizing the established models by GA method irrelevant from the number of trees.
Benzer Tezler
- Nondiyabetik hasta popülasyonunda HbA1c değerinin ve koroner arter hastalığı tanısının korelasyonu
Correlation of HbA1c value and coronary artery disease diagnosis in nondiabetic patient population
YILDIZ KAYALI
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2018
Aile HekimliğiBezm-i Alem Vakıf ÜniversitesiAile Hekimliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ACLAN ÖZDER
- Kasım 2007-Aralık 2010 tarihleri arasında deütf kardiyoloji ad'da perkütan koroner girişim yoluyla ilaç salınımlı stent implante edilen hastaların demografik ve klinik verilerinin retrospektif olarak incelenmesi
Retrospective study of demographical and clinical data of patients treated with drug eluting stents via percutaneous coronary intervention in dokuz eylul university faculty of medicine cardiology department between november 2007 and december 2010
MUSTAFA AYTEK ŞİMŞEK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2011
KardiyolojiDokuz Eylül ÜniversitesiKardiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEMA GÜNERİ
- Koroner arter hastalarında D tipi kişilik özellikleri ve depresif belirtilerin hastalık şiddeti ile ilişkisinin değerlendirilmesi
Evaluation of the relationship of type D personality and depressive symptoms with disease severity in coronary artery patients
HANDE NUR LEK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Aile HekimliğiSağlık Bilimleri ÜniversitesiAile Hekimliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUSUF ÇETİN DOĞANER
- Hiperürisemi ve hiperhomosisteinemi arasındaki ilişki
The Relation between hyperuricemia and hyperhomocysteinemia
KEMALETTİN YILMAZ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1999
Endokrinoloji ve Metabolizma HastalıklarıGATAİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İ. ÇAĞLAYAN ÖZDEMİR
- Serebral lateralizasyonun, koroner arter hastalığı, koroner arter anomalisi ve koroner arteryel dominası arasındaki ilişkisi
The relationship between cerebral lateralization and coronary artery disease, coronary artery anomaly, coronary artery dominance
MEHMET COŞGUN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2010
KardiyolojiAbant İzzet Baysal ÜniversitesiKardiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERTAN YETKİN