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 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 ağaç malzeme yanma performansının izlenmesi
Monitoring of wooden material combustion performance with fuzzy logic
CANER ÖZCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
DOÇ. DR. RAİF BAYIR
- Bulanık mantık ile kemik yaşı tespiti
Bone age assesment with fuzzy logic
YASİN YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AYSUN COŞKUN
- Statistical arbitrage with fuzzy logic
Bulanık mantık ile istatistiksel arbitraj yöntem önerisi
MEHMET BAYRAM
Doktora
İngilizce
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEROL BULKAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUZAFFER AKAT