Bulanık mantık ile silikozisin tespit edilmesi
A fuzzy logic model for the diagnosis of silicosis
- Tez No: 417228
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SERDAL KENAN KÖSE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Biyoistatistik, Bulanık mantık, Meslek hastalıkları, Silikozis, Üyelik fonksiyonu, Bioistatistics, Fuzzy logic, Occupational diseases, Silicosis, Membership function
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Son zamanlarda bilgisayarlı sistemler tıbbi tanı ve tedavi aşamalarında sıklıkla kullanılmaya başlanmıştır. Bu çalışmada Bulanık Mantık yaklaşımı ile silikozisin tespit edilmesi amaçlanmıştır. Çalışmanın gerçekleştirilmesi için Ankara'da hizmet veren bir kamu hastanesinin veri tabanından istifade edilmiştir. Araştırmada toplam 560 hastanın kayıt verilerinden yararlanılmıştır. Bulanık mantık ile oluşturulan sistem beş (5) giriş parametresi, 243 kural ve bir (1) çıktı parametresinden oluşmaktadır. Giriş parametreleri sigara yükü, profüzyon skoru, eritrosit sedimantasyon hızı, çalışma süresi ve genel semptomdan oluşmaktadır. Çıktı parametresi olan Silikozis riski de 5 giriş parametresinin bulanık modellenmesi ile elde edilmektedir. Araştırmada hastaların %81,1'i gibi büyük bir çoğunluğu orta derecede Silikozis riskine sahip iken %13,8'i de yüksek derecede Silikozis riskine sahip olduğu tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Nowadays the use of computer technology in the fields of medical diagnosis, treatment of illnesses has highly increased. The objective of this study is to detect the silicosis in the workers by using Fuzzy Logic Model. The designed system based on a public hospital database in Ankara. A total of 560 patients' dataused in this study. The system consists of five (5) input fields, 243 rules an done output field. Input fields are the amount of smoking, radio graphic profusions core, erythrocyte sedimentation rate, general symptoms and working times.Silicosis risk is determined by the way of fuzzy modelling of input parameters. In this study it has been determined a majority of patients (%81,1) have moderate silicosis risk while %13,8 of patients have a high silicosis risk.
Benzer Tezler
- Bulanık mantık ile motor kontrolünün incelenmesi
Başlık çevirisi yok
EYYÜP ÖZBAY
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. HACI BODUR
- Bulanık mantık ile adım motor kontrolü
Başlık çevirisi yok
ULVİ DAĞDELEN
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. DERVİŞ KARABOĞA
- Bulanık mantık ile yangın algılama
Fire dedection with fuzzy logic
UĞUR YÜZGEÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
1999
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. BEKİR ÇAKIR
- Bulanık mantık ile doğru akım motor kontrolünün incelenmesi
Fuzzy logic control of direct current motors
KADİR ERKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1999
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. M. HADİ SARUL
- Bulanık mantık ile güç sistemlerinde gerilim kontrolü
Voltage stability control on power systems by fuzzy logic
GÜLDEN OĞUZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞEN DEMİRÖREN