Hastane bilgi sistemi veri kümelerinden hastalık profili tahmini
Diseases of the hospital information system data set profile forecast
- Tez No: 436485
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AYHAN AKBAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Telekomünikasyon Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüz teknolojisi hızla ilerlemekte ve her geçen gün gücü de artmaktadır. Bilgisayarların bilgi saklama kapasitelerinin artmasıyla birlikte bilgi kaydı yapılan alanların sayısı da artmaktadır. Bundan dolayı eldeki verilerin analizi ve sonucu bu verilerden kestirme yöntemlerinin önemi karar vericiler için gittikçe artmaktadır. Bilgisayar sistemlerinde olan verileri daha anlamı hale getirmek için belirlenen bir amaç için işlenilmesi gerekmektedir. İşlenilen veriler daha kullanışlı olmuş ve daha anlamlı hale gelmiş olur. Bunun için büyük miktardaki verileri işleyebilmek daha önemli hale gelmiştir. Bilgiyi daha anlamlı hala getirmek için kullanılan yönteme veri madenciliği denilmektedir. Veri madenciliği, günümüz bilgi çağında en güncel teknolojilerden birisidir. Veri madenciliği büyük miktardaki veri setlerinde saklı durumda bulunan örüntü ve eğilimleri keşfetme işlemidir.
Özet (Çeviri)
Today's technology is advancing rapidly and its power is increasing everday. The number of the fields which are storing information is increasing with the increasing of computers' information storage capacity. Therefore the importance of analyzing data and prediction results from these data is increasing for decision-makers. Data which are produced by computers are worthless alone because they are meaningless when you look with eyes. These data become meaningful when they are processed for an aim. Because of this, using the techniques which can proces large amount of data is becoming important. Changing this raw data to information and to significant state is possible with data mining. Data mining is one of the hottest current technologies of the information age.
Benzer Tezler
- Classification of knee osteoarthritis severity using deep learning with fully supervised and semi-supervised-based approaches
Derin öğrenme ile tamamen denetimli ve yarı-denetimli yaklaşım tabanlı diz osteoartrit şiddetinin sınıflandırılması
İLKNUR AKTEMUR
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLKAY ÖKSÜZ
- Mathematical model-based clinical decision support system algorithm design study that can support the diagnosis of celiac disease
Çölyak hastalığının teşhisine destek verebilecek matematik model tabanlı kds algoritması tasarımı
ELİF KESKİN BİLGİÇ
Doktora
İngilizce
2024
Mühendislik Bilimleriİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. İNCİ ZAİM GÖKBAY
DOÇ. DR. YUSUF KAYAR
- Applying blockchain in exchanging data
Veri transferinde blok zinciri uygulaması
RANEEM SEIRAWAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENVER ÖZDEMİR
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Anomaly detection in ınternet of medical things using deep learning
Anomaly detect ionin internet of medical things using deep learning
AYŞE BETÜL BÜKEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DEVRİM AKGÜN