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: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 89
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 reklam kampanyaları için teklif optimizasyon modelinin geliştirilmesi
Bid optimization model for advertising campaigns with fuzzy logic
ÜNZÜLE KELEŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiVeri Analitiği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DOĞU ÇAĞDAŞ ATİLLA
- Mobile robot path planning via artifitial intelligence with fuzzy logic
Bulanık mantık ile yapay zeka (ABC & ACO) ile mobil robot yol planlaması
FATEMEH KHOSRAVI PURIAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Aydın ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURTAZA FARSADI
- Bulanık mantık ile veri madenciliği
Data mining with fuzzy logic
AYŞEN BÜYÜKAKIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiSistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALİ ERCENGİZ
- Power energy management for solar energy system with fuzzy logic
Bulanık mantık ile güneş enerjisi sistemi için güç enerjisi yönetimi
HANI SAED FARAJ ALI
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. Dr. ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
- Bulanık mantık ile latch optimizasyonu
Latch optimization with fuzzy logic
KIVANÇ BAŞARAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı