Demir eksikliği anemisi hastalığının tespitinde kullanılan sınıflandırma algoritmalarının karşılaştırılması
The comparison of classification algorithms for diagnosis of iron-deficiency anemia
- Tez No: 398753
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. DEVRİM AKGÜN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sakarya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 71
Özet
Demir eksikliği anemisi dünyada en sık görülen anemi türüdür. Ortaya çıkma sebebi olarak vücudun ihtiyaç duyduğu demir oranının, yiyeceklerden alımının ve bağırsaklardan emiliminin az olması sonucu ortaya çıkar. Dünya nüfusu içerisinde orta düzeyde demir eksikliği anemisine sahip 610 milyona yakın kişinin olduğu bilinmektedir. Bu oran dünya nüfusunun yaklaşık %8.8'dir. Kadınlarda görülme oranı (%9.9), erkeklerde görülme oranından (%7.8) daha fazladır. Hafif derecede demir eksikliği anemisine sahip ise 375 milyon kişi olduğu bilinmektedir. Bu oran yaklaşık olarak %5.41'dir. Anemi hastalığının tespiti için kan testlerinin bir doktorun incelemesi gereklidir. Bu çalışmada amaç, alınan kan testlerinin bir doktorun kontrolü yerine, bir sınıflandırma algoritması ile hızlıca yapılması sağlamaktadır. Bu çalışmada, MATLAB üzerinde RBC, HGB, HCT, MCV, MCH, MCHC gibi kan değerleri ile hastalık teşhisi yapılmıştır. 1800 hasta verisinden 359 u test aşamasında, 1441 i ise eğitim aşamasında kullanılmıştır. Problemin çözümünde ileri beslemeli yapay sinir ağı, destek vektör makinesi, Naive Bayes algoritması, k-ortalama algoritması ve regresyon ağaçları yöntemleri kullanılmıştır. Sınıflandırma algoritmaları MATLAB ortamında kullanılmıştır. Son aşamada, kullandığımız algoritmaların sonuçları arasında ROC eğrisi yöntemi kullanılarak başarım analizi yapılmıştır. Gerçekleştirilen deneyde elde edilen sonuçlara göre, en yüksek başarım oranı %99.53 olarak ileri beslemeli yapay sinir ağı tarafından elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Iron-deficiency anemia is the most common anemia disease in the world. It is caused by insufficient dietary intake and absorption of iron or iron loss from bleeding. A moderate degree of iron-deficiency anemia affects about 610 million people. This rate is %8.8 of world population. Iron-deficiency anemia is more common in female (%9.9) than males (%7.8). A mild of iron-deficiency anemia affects another 375 million people. This rate is about %5.41. In diagnosis of iron-deficiency anemia, a physician analyzes subject's complete blood test. In the implemented network model was automated for the detection of iron-deficiency anemia disease by using feedforward backpropagation neural network. In this study, subject's disease condition was decided by using RBC, HGB, HCT, MCV, MCH, MCHC values of subjects' complete blood test on MATLAB. 359 subjects' data were used for test and 1441 subjects' data were used for training within 1800 iron-deficiency anemia samples. In this study, feedforward neural network, support vector machine, Naive Bayes algorithm, k-means algorithm and regression trees methods were used for problem solving. Classification algorithms were used on MATLAB. In the last step, ROC curve method was used for performance analysis of used algorithms' results. The best success rate of performed tests have been achieved %99.53 by feedforward neural network.
Benzer Tezler
- Akut bronşiolitte başvuru sırasında bakılan hemogram parametreleri hastalığın klinik ciddiyetini ve progresyonunu gösteren erken bir biyobelirteç olabilir mi?
Can complete blood count parameters measured at the time of admission in acute bronchiolitis be an early biomarker indicating the clinical severity and progression of the disease?
MUSTAFA ORHAN DUYAR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıSağlık Bilimleri ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
UZMAN BİNNAZ ÇELİK
- Demir eksikliği anemisi ile başvuran reprodüktif dönem kadın hastalarda çölyak prevalansı
Celiac prevalence in female patients in the reproductive period presenting with iron deficiency anemia
OZAN PALAK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
İç HastalıklarıSağlık Bilimleri Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYHAN HİLMİ ÇEKİN
- Demir eksikliği anemili çocuklarda çölyak hastalığının prevalansının belirlenmesi
The prevalence of celiac disease in children with iron-deficiency anemia
SEDA KAR ÜNAL
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2015
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıYüzüncü Yıl ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SİNAN AKBAYRAM