Baş ağrısı teşhisi için bir karar destek sisteminin geliştirilmesi
Development of a decision support system for headache diagnosis
- Tez No: 397349
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. NİLÜFER YURTAY
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Nöroloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Neurology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sakarya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilişim Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 140
Özet
Baş ağrısı yaşam kalitesini olumsuz yönde etkileyen yaygın bir sağlık sorunudur. Çoğunlukla selim bir ağrı türüdür ve zamanla kendiliğinden geçer. Ancak herhangi bir etiyolojiye dayanmayan başlı başına hastalık olan türleri mevcuttur. Bu türler uzman bir nöroloji doktoru eşliğinde tedavi gerektirir. Baş ağrılarının teşhisi ve tedavisi için Uluslararası Baş Ağrısı Derneği tarafından yayınlanan sınıflama kriterleri kullanılır. Bu kriterler, birbirlerine benzeyen ve birbirleri ile şartlı ilişkilere sahip, karmaşık birçok maddeden oluşmaktadır. Kriterlerin doğru kullanılması ve hastanın düzenli şekilde takip edilmesiyle en doğru teşhis konulabilir ve uygun tedavi yapılabilir. Bu tezde, baş ağrılarını doğru bir şekilde teşhis edebilmek ve hastalığın ilerleyişini kontrol etmek amacıyla bilgisayar destekli bir takip ve kriterlere göre bir sınıflama sisteminin geliştirilmesi anlatılmıştır. Bu sistem kullanılarak toplanan hasta kayıtları ile veri madenciliği yapılmış ve farklı algoritmalar doğruluk, hassasiyet ve kesinlik açısından karşılaştırılmıştır. Sistem web tabanlı olarak geliştirilmiş olup, kural tabanlı bir algoritma ile baş ağrısı teşhis kriterlerine göre sınıflama yapmaktadır. Ayrıca sistemde bir takvim modülü hazırlanmış olup, hastaların baş ağrısı ve aura atakları yanı sıra ilaç kullanımları da aylık, haftalık ve günlük olarak bu modül yardımı ile takip edilebilmektedir. Türkiye'nin üç farklı şehrinden elde edilen 850 hasta kaydı ile yapay bağışıklık sistemi algoritmaları, karınca koloni algoritması ve yapay arı koloni algoritmasının sınıflandırma performansları gözlemlenmiştir. Ancak kural tabanlı sınıflama algoritması baş ağrılarının alt kümelerini de teşhis ederken, yapay zekâ algoritmaları eğitim verilerinin çeşitliğinin az olması sebebiyle sadece ana gruptaki baş ağrılarını sınıflandırabilmektedir. Alt kümeler sınıflandırıldığı zaman doğruluk oranı azalmaktadır.
Özet (Çeviri)
Headache is a common health problem which negatively affects life quality. Mostly, it is a benign pain and it disappears in time without treatment. However, there are some headache types which are diseases on their own that do not have an underlying etiology. Thus, they require medical treatment with guidance of a neurologist. The criteria published by International Headache Society are used for headache diagnosis and treatment. These criteria involve several complex criterion which are similar and related to each other with several conditions. The most precise diagnosis result can be reached by patients' regular follow-up and the right use of criteria. In this thesis, the development of a classification system based on the criteria and computer-aided patient follow-up in order to control the progress of disease for correct diagnosis of headaches was explained. Data mining was used with the gathered patients' records by using this system and different algorithms are compared in terms of accuracy, sensitivity and specificity. The system was developed as web-based and it makes classification according to the headache diagnosis criteria through the use of the rule based algorithm. Additionally, a calendar module was prepared and the patients' daily, weekly and monthly headache and aura attacks as well as the medication usage could be followed with the help of this module. The classification performance of the artificial immune system algorithms, the ant colony algorithm and the artificial bee colony algorithm were evaluated with the use of 850 patients' records from three different cities of Turkey. Although the rule based classification algorithm was able to classify all the sub-groups of the main types of headaches, the artificial intelligence algorithms could only classify the main types of headaches due to the lack of diversity in training data. Accuracy value decreased when the sub-groups of headaches were classified.
Benzer Tezler
- Buğdayda sarı pas (Puccinia striiformis) hastalığının değerlendirilmesi için görüntü ı̇şleme teknikleri kullanılarak bir karar destek sisteminin geliştirilmesi
Development of a decision support system by using image processing techniques for estimation of yellow rust (Puccinia striiformis) disease
TOLGA HAYIT
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırıkkale ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN ERBAY
- Yeni Cami'nin akustik açıdan performans değerlendirmesi
Evaluation of the acoustical performance of the New Mosque
EVREN YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVTAP YILMAZ DEMİRKALE
- Derin öğrenme temelli karar destek sistemleriyle lomber spinal dar kanal analizi
Lumbar spinal stenosis analysis with deep learning based decision support systems
SİNAN ALTUN
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ALKAN
- Endoskopik görüntülerin değerlendirilmesinde görüntü işleme temelli akıllı karar destek sistemi
An intelligent decision support system based on image processing for evaluating of the endoscopic images
ABDULKADİR ŞENGÜR
Doktora
Türkçe
2006
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MELİH C. İNCE
YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM TÜRKOĞLU
- Destek vektör regresyonu ile PID kontrolör tasarımı
Design of PID controller via support vector regression
KEMAL UÇAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE