Development of web-based expert system with machine learning algorithms for remote diagnosis
Uzaktan teşhis için web tabanlı uzman sistemin makina öğrenme algoritma ile geliştirmesi
- Tez No: 428474
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUSTAFA FATİH ABASIYANIK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Fatih Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 127
Özet
Türkiye'de sağlık sistemi hekimlerin eksikliği, boğulmuş hastaneler, uzak bölgelerde ekipman eksikliği ve mülteci sayısının artmasından dolayısı bazı zorluklarla karşılaşmaktadır. Tez çalışmasının amacı hastanelerde doktorlara yardım edebilecek web-tabanlı beyaz-kutu makine öğrenme algoritmalara dayalı bir teşhis ve tanı sistemi geliştirmek. Genel olarak bu doktora tezi üç parçadan oluşmaktadır; ilk bölümde, belirli mide hastalıkları teşhis ve tanısını sağlayan ve doktorlara yardımcı olacak, RDSMED adında medikal sistemi geliştirmek. İkinci bölümde ise, mide bozuklukları sınıflandırılması için beyaz-kutu tipindeki makine öğrenme algoritmalarında en uygunu tespit edip onları RDSMED sisteme uygulama. Son bölümde ise belirlenen mide hastalıkları veri-seti üzerinden yaygınlık ve kritik faktör analizini gerçekleştirmek. Tanı için kullanılan hastalardan alınan gerçek veri setidir, içinde 1041 örnek, beş çeşit mide hastalıkları ve 24 adet parametreden oluşmaktadır. Kıyaslama çalışmaları sırasında sırasıyla lojistik modeli doğruluk değeri 98% ve p-değeri
Özet (Çeviri)
Turkish healthcare is facing challenges due to factors such as lack of physicians, medical equipment, overwhelmed hospitals, and increased number of refugees. The aim of the thesis is to develop a web-based clinical decision support system for stomach disorders based on white-box machine learning algorithms. The research work consists of three parts: i) developing a medical system called Remote Diagnosis and Support Medical System (RDSMED), ii) identifying feasible white-box algorithms for the prediction and classification of stomach disorders, and iii) performing statistical data analysis for prevalence and critical factor analysis. For the study, a medical dataset with over 1000 instances and 24 attributes for five stomach disorders were used. During the benchmarking study, the implemented machine learning algorithms achieved the following performance: an accuracy of 98%, p
Benzer Tezler
- Veri madenciliği ve makine öğrenmesi yaklaşımı ile tiroit kanserinin tanılanması
Diagnosis of thyroid cancer using data mining and machine learning approach
MEHMET EMİN ASAN
Doktora
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HARUN TAŞKIN
- Yapı ve çevre özelliklerine göre yıkım metodu seçiminde makine öğrenmesi ile geliştirilen bir karar destek yazılımı
A decision support software developed with machine learning in selection of a demolition method according to structural and environmental features of building
İBRAHİM CİHAN YETİŞKEN
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiEndüstriyel Teknoloji Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULLAH TOĞAY
- Veri madenciliği ile geliştirilen bir akıllı buzdolabı ve market sepet analizi sistemi
A smart refrigerator developed by data mining and market basket analysis system
ENGİN OĞUZAY
Doktora
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDEM UÇAR
- Derin öğrenme modellerinin hücre veri seti üzerinde eğitilerek kıyaslanması ve mobil ortama uyarlanması
Comparision and mobile application of deep learning models trained on blood cell dataset
MEHMET YAVUZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA ZAHİD YILDIZ
- Development of a machine learning based application for diagnosing autoinflammatory diseases
Otoinflamatuvar hastalıkların teşhisi için makine öğrenmesi tabanlı bir uygulamanın geliştirilmesi
AYOUB ALI MOFTAH ABID
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. Dr. FUAT AKAL