Geri Dön

Predicting heart diseases by using machine learning methods

Makine öğrenme yöntemleriyle kalp hastalıklarını tahmin etme

  1. Tez No: 449331
  2. Yazar: ASHRAF M. SAIED BENZREIG
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. EROL ÖZÇELİK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Maden Mühendisliği ve Madencilik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Mining Engineering and Mining
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Atılım Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 90

Özet

Kalp hastalıkları dünyada bir numaralı ölüm nedeni olarak sıralanmaktad, Bu tezin amacı kalp hastalığı tahmin etmek için gürbüz bir yöntem bulmaktır. UCI makine öğrenme veritabanından elde edilen 297 vaka, 14 nitelik ve 2 sınıf içeren bir veriseti kullanılmıştır. Bu tez çalışmasında kalp hastalığı tahmin etmek için yapay sinir ağı, destek vektör makinesi (DVM) ve k-yakın komşu gibi üç farklı makine öğrenme yöntemi işe koşulmuştur. En iyi performans yapay sinir ağları kullanıldığında elde edilmiştir. Sonuçlar tartışılmıştır.

Özet (Çeviri)

Heart diseases are ranked as number one cause of death in the world. The aim of this thesis is to find a robust method for predicting heart disease. A dataset obtained from the UCI machine learning warehouse consisting of 297 cases and 14 features with 2 classes of attributes was used. In this thesis three different machine learning methods, namely Artificial Neural Network (ANN), Support Vector Machine (SVM) and K-nearest neighbor (KNN) were used to predict heart disease. The best performance was obtained when ANN was used. The results have been discussed.

Benzer Tezler

  1. Machine learning approach for predicting severity of obstructive sleep apnea syndrome

    Obstrüktif uyku apnesinin şiddetinin tahminlenmesinde makine öğrenmesi yaklaşımı

    ONURHAN HAMZAOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FETHİYE AYLİN SUNGUR

  2. Genom-boyu ilişki çalışmalarında poligenik risk skorunun makine öğrenimi ve derin öğrenme yöntemleri ile tahmin edilmesi

    Prediction of polygenic risk score by machine learning and deep learning methods in genome-wide association studies

    RAGIP ONUR ÖZTORNACI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    BiyoistatistikMersin Üniversitesi

    Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BAHAR TAŞDELEN

    PROF. DR. CEMİL ÇOLAK

  3. Sürdürülebilir hava kalitesi için yapay zeka yöntemleri ile partiküler madde tahmininin modellenmesi

    Modeling particulate matter estimation with artificial intelligence methods for sustainable air quality

    SALİHA ÇELİKCAN BİLGİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSEYİN TOROS

  4. Makine öğrenmesi algoritmaları ile kalp hastalığı tahmini

    Heart disease prediction with machine learning algorithms

    YÜKSEL AKTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolİSTANBUL BEYKENT ÜNİVERSİTESİ

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TALAT FİRLAR

  5. Kronik obstrüktif akciğer hastalığı teşhisi için makine öğrenmesi tabanlı yeni bir yöntem geliştirilmesi

    Development of a new machine learning-based method for the diagnosis of chronic obstructive pulmonary disease

    ENGİN MELEKOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÜMİT KOCABIÇAK