Kalp krizi riskinin bir veri madenciliği uygulaması ile analizi
Analysis of heart attack risk with an application of data mining
- Tez No: 379832
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İLHAN TARIMER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biyoistatistik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 60
Özet
Bu tez çalışmasında her geçen gün büyüyen veri tabanları içerisinde, karar verme süreçlerine etki edebilecek anlamlı bilgileri çıkarmak için kullanılan Veri Madenciliği konusu süreç ve yöntemleriyle incelenmiştir. Bu çalışmada veri madenciliğinin sağlık alanında uygulanabilirliği araştırılmış ve buna örnek teşkil edecek, Kalp krizi geçiren hastaların kan değerlerinde meydana gelen ortak değişimler tespit edilerek kalp krizini etkileyen faktörlerin tespitine çalışılmış, elde edilen sonuçlar hasta grubu üzerinde test edilerek başarımı ölçülmüştür. Bu çalışmada birliktelik kuralı algoritmalarından Apriori ve Gri algoritmaları kullanılmış, oluşturdukları kural kümelerinin başarımı üzerinden karşılaştırılarak incelenmiştir. Sonuç olarak Gri algoritmasının Apriori'ye göre daha az kural ürettiği halde yakın başarım gösterdiği tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, among databases growing everyday Data Mining topic, which is used to define meaningful information that can affect deciding process, is studied including processes and techniques. In this study, the applicability of data mining in the health field has been researched and it has been attempted to identify factors that affect heart attack by determining undergoing common changes occurring in the blood values of heart attack patients. The results obtained were measured by testing with group of patients. In this study, association rule algorithms which are Apriori and Gri algorithms have been used, and these have been examined over the success of rule sets which they create. As a result, it has been found that Gri Algorithm shows the close performance although it produces fewer rules than Apriori algorithm.
Benzer Tezler
- Prediction of insulin resistance by statistical tool mars
İstatistiksel araç mars ile insülin duyarlılığı tahmini
SİMGE GÖKÇE ÖRSÇELİK
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
BiyoistatistikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBiyoenformatik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GERHARD WİEHELM WEBER
- Derin öğrenme ile covıd-19, beyaz kan hücreleri, tüberküloz ve kalp krizi riskinin analizi
Analysis of covid-19, white blood cells, tuberculosis and heart attack risk by using deep learning
ÖMER SEVİNÇ
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İMAN ASKERBEYLİ
DOÇ. DR. MEHMET SERDAR GÜZEL
- Yapay zeka yöntemleri kullanılarak st segment yükselmeli miyokart infarktüslü hastaların ölüm risk analizi ve tahmini
Death risk analysis and prediction of patients with st-segment elevated myocardial infarction using artificial intelligence methods
BAHAR ÖZYILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Acil TıpBatman ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULKERİM ÖZTEKİN
- Early predictive analysis for heart attack identification
KALP KRİZİNİ TANIMLAMAK İÇİN ERKEN ÖNGÖRÜ ANALİZİ
MUHAMMAD ZARYAB KHAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TİMUR İNAN
- Kalkınma ekonomisi ve sağlık göstergeleri üzerine üç makale
Three essays on development economics and health indicators
ELİF ZEHRA YILMAZ