Geri Dön

Development of an expert for medical diagnosis most common lung and ear nose throat(ENT) diseases

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 364483
  2. Yazar: CEM CÜNEYT KAVASLAR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. YEKTA ÜLGEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyomühendislik, Bioengineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1994
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Biyomedikal Mühendislik Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Özet yok.

Özet (Çeviri)

An expert system for medical diagnosis of the most common lung and ENT (earnose- throat) diseases was developed. This system diagnoses tuberculosis, pneumonia, lung cancer, chronic obstructive pulmonary system diseases (COPD), acute sinusitis, chronic otitis media, chronic tonsillitis and chronic bronchitis. The system runs under PC and PC-Compatible machines and MS-DOS operating system or Windows 3.x. It has been written in both C and Pascal programming languages. The knowledge base of the system consists of medical knowledge involving illnesssymptom relationships which were established from questionnaires and archive work. The inference engine of the system uses a rule-based approach. Uncertainty management is achieved by two different methods llsing either Subjective Probability Theory (Bayes' Theorem) or the certainty factor meth09. The expert system produces two different reports. The program utilizing the Bayes' theorem reports the illness probabilities as percentage values, while the one using the certainty factors (CF) method assigns values in the range of -1 to + 1 to the illnesses with -1 implying absolute health and + 1 implying absolute illness. Comparison of the expert system results with those obtained from the doctors for lung diseases such as iung cancer, COPD, pneumonia, and tuberculosis, show that the computer diagnosis can be as good as 60 per cent or better in a population of 62 patients. The expert system diagnosis ofENT diseases, however, can be as reliable as 88 per cent to 100 per cent since these diseases have no symptoms in common.

Benzer Tezler

  1. Sayısal hücre görüntülerinin kodlanması ve nicel analizi

    Coding and quantitative analysis of the digital cell images

    NEŞE APAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Y.DOÇ.DR. MUHİTTİN GÖKMEN

  2. Çocuk akciğer x-ışını görüntülerinin derin öğrenme yöntemleri ile analizi

    Analysis of child lung x-ray images with deep learningmethods

    ÇAĞDAŞ ŞİMŞEK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Fizik ve Fizik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SUAT ÖZKORUCUKLU

  3. Ovulasyon indüksiyonu tedavisinde folliküler gelişimin ultrasonografik takibi

    Başlık çevirisi yok

    MERİH BAYRAM

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Kadın Hastalıkları ve DoğumGazi Üniversitesi

    Kadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MÜLAZIM YILDIRIM

  4. Türkiye'de ihracatın finansmanı

    Başlık çevirisi yok

    MEHMET BAHA KARAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1984

    EkonomiGazi Üniversitesi

    Muhasebe ve Finansman Ana Bilim Dalı