Yenidoğan yoğun bakım ünitesinde idrar yolu enfeksiyonunu tanımlama için yapay sinir ağı tabanlı bir karar destek sisteminin geliştirilmesi
Neural network based decision support system that detects for newborn urinary tract infection
- Tez No: 446984
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ORHAN ER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering, Child Health and Diseases
- Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Ağları, İdrar Yolu Enfeksiyonu, Karar Destek Sistemi, Yenidoğan, Esnek Hesaplama ve Biyobilişim Teknikleri, Artificial neural networks, Urinary tract infection, Decision Support System, Newborn, Flexible Computing and Bioinformatics Techniques
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bozok Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 67
Özet
Dünyada her gün yüzlerce yenidoğan bebek idrar yolu enfeksiyonundan etkileniyor. İdrar yolu enfeksiyonu uzun vadede ciddi hastalıklara sebep olabiliyor. Bu nedenle erken tanılamak hastalığın tedavisinde ve yenidoğan bebeğin sağlığı açısından hayati önem taşımaktadır. Erken tanılama için bir hastanenin yenidoğan yoğun bakım ünitesinden alınan bir veri setiyle çalışma yapılmıştır. Bu çalışmada yapay sinir ağları destek vektör makineleri ve karşılaştırma amaçlı KNN, LDA, QDA, Naive Bayes algoritmaları ile bir karar destek sistemi oluşturulması amaçlanmıştır. Yapay sinir ağlarında 1 fold ve 3 fold olarak iki ayrı çalışma yapılmıştır. Gerçekleştirilen testler sonucunda; 3 fold için uygulanan PNN yönteminin 91.4251 oranıyla test için en iyi sonuç verdiği görülmüştür. Eğitimde ise yine 3 fold için MLNN-2 yönteminin 98.9130 oranıyla en iyi sonuç verdiği görülmüştür. Sonuç olarak idrar yolu enfeksiyonunun teşhisinde esnek hesaplama ve biyobilişim tekniklerinin kullanılmasında önemli sayılabilecek doğruluk oranı ile sınıflandırma işleminin başarılı olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Nowadys in the world hundreds of infants are effected by Urinary Track Infection which causes seriously disorders in the long term. Thus early stage diagnosis is very important in terms of newborn's healthy and treatment. Therefore in this thesis studied on a data set obtained from a hospital newborn intensive care unit. With artificial neural networks and support vector machines in this study it is intended to create a decision support system. Within this study, It is aimed to create a decision support system by using artificial neural networks support vector machines and a few algorithm for correlation. There are two studies carried out within the artificial neural networks which are 1 fold and 3 fold. As a result of conducted tests it is seen that PNN method which is applied for 3 fold with 91.4251 ratio gives the best result for the test. As for education, it is seen that MLNN-2 method which is applied for 3 fold with 98.9130 ratio gives the best result. The study of neural networks and support vector machines with no appreciable accuracy of the classification process was concluded to be successful.
Benzer Tezler
- Yenidoğan yoğun bakım ünitesinde izlenen bebeklerde konjenital malformasyon sıklığı
Frequency of congenital malformation in babies followed in the newborn intensive care unit
MUSTAFA ÖZ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıNecmettin Erbakan ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NURİYE EMİROĞLU
- Dokuz Eylül Üniversitesi Tıp Fakültesi'nde doğan ya da polikliniğe başvuran yenidoğanlarda major/minör konjenital anomali frekansı ve etkili faktörlerin taranması
Investigation of congenital major/minor anomaly frequency and affecting factors in newborns born at Dokuz Eylül University Faculty of Medicine or referred to our neonatal policlinic
HATİCE KARAOĞLU ASRAK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2018
GenetikDokuz Eylül ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZLEM GİRAY BOZKAYA
- Yenidoğan dönemi idrar yolu enfeksiyonlarının değerlendirilmesi
Evaluation of newborn urinary tract infections
GÜL DEMET KAYA ÖZÇORA
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2013
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıSağlık BakanlığıTıp Eğitimi Ana Bilim Dalı
UZMAN SULTAN KAVUNCUOĞLU
- Çukurova üniversitesi tıp fakültesi balcalı hastanesi Yenidoğan Yoğun Bakım ünitelerindeki sağlık bakımı ilişkili enfeksiyonların irdelenmesi
Investigation of healthcare associated infections in newborn intensive care units of cukurova university faculty of medicine, Balcali Hospital
GÖRKEM ŞAHİN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıÇukurova ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HACER YAPICIOĞLU YILDIZDAŞ
- Yenidoğan yoğun bakım ünitesinde idrar yolu enfeksiyonu nedeniyle yatırılan hastalar ve izlem sonuçlarının geriye dönük değerlendirilmesi
Retrospective evaluation and follow up of the patients hospitalized in the neonatal intensive care unit for urinary tract infection
ESİN EYİCAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2019
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıSağlık Bilimleri ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEVİM ÜNAL