Karaciğer hastalıklarının işlemsel zeka yöntemleriyle teşhisi
Diagnosing liver diseases with machine learning
- Tez No: 488170
- Danışmanlar: PROF. DR. FİLİZ GÜNEŞ, DOÇ. DR. HAMİD TORPİ, PROF. DR. SEDEF KENT PINAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Haberleşme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 35
Özet
İşlemsel zeka yöntem ve uygulamaları, medikal teşhis konusunda sıklıkla kullanılan ve oldukça başarılı sonuçlar veren yöntemler arasında gösterilmektedir. Bu kapsamda, farklı karaciğer hastalıklarının işlemsel zeka yöntemleri kullanılarak teşhis edilmesi üzerine yapılan bu çalışma ve geliştirilen basit arayüz sayesinde, doktorların karar verme sürecinin olumlu yönde etkileneceği düşünülmektedir. Bu çalışmada, 14 farklı karaciğer hastalığıyla ilgili geniş kapsamlı bir veritabanı oluşturulmuştur. İşlemsel zeka yöntemlerinden biri olan,“Karar Ağacı Algoritmaları”denenerek en iyi sonuca ulaşılacak şekilde yazılımsal geliştirilmeler yapılmıştır. Yapılan yazılımsal geliştirmelerde 71 farklı teşhise yardımcı test ve muayene verisi için; uygulama zorluğu, teşhis üzerindeki kesinleştirici etkisi ve maliyet açısından 7 farklı kategori belirlenmiştir. Geliştirilen arayüz yardımıyla uzman doktorun teşhis sürecinin her anında elde ettiği verileri girerek olası sonuçları alması sağlanmıştır.
Özet (Çeviri)
The methods and applications of operational intelligence are among the methods which are used frequently for medical diagnosis with remarkable success. Within this context, it is believed that this study on the diagnosis of various liver diseases using operational intelligence methods together with the developed interface will have a positive effect on the decision making process of physicians. In this study a large comprehensive database of fourteen different liver diseases is formed. Testing“Decision-Tree Algorithms”as one of the operational intelligence methods, the software has been developed in a way to guarantee best results. While developing the software seven different categories are determined for seventy-one data groups of tests and physical examination used for diagnosis. These seven categories have been determined according to the level of difficulty, accuracy and the cost of the tests and physical examinations. With the help of the developed interface it is aimed for the specialized physician to get probable results at any stage of the diagnosis by entering the data s/he has gathered.
Benzer Tezler
- Karaciğer hastalığı teşhisinde makine öğrenmesi yöntemlerinin başarılarının ölçülmesi
Measuring the success of machine learning methods in diagnosing liver disease
EMRE SAYGIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMET BAYKARA
- Hepatocellular carcinoma: Viral etiology and cellular mechanisms
Karaciğer kanseri: Viral etiyoloji ve hücresel mekanizmalar
ESRA ERDAL YILDIZ
Doktora
İngilizce
2002
Tıbbi Biyolojiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiMoleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ÖZTÜRK
- İn-vitro hepatik organoid modelinin geliştirilmesi
Development of in-vitro hepatic organoid model
SOHEIL AKBARI
Doktora
Türkçe
2018
Endokrinoloji ve Metabolizma HastalıklarıDokuz Eylül ÜniversitesiTıbbi Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞERİFE ESRA ERDAL BAĞRIYANIK
PROF. DR. NUR ARSLAN
- Kollajenaz perfüzyonu ile izole edilmiş primer hepatositlerde farklı koşullarda gen ekspresyonunun incelenmesi
Isolation of primary hepatocytes by collagenase perfusion and analysis of gene expression under different conditions
ZELAL ADIGÜZEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Tıbbi BiyolojiMarmara ÜniversitesiTıbbi Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. KEMAL BAYSAL
PROF.DR. BEYAZIT ÇIRAKOĞLU
- Kolestaz hastalarında safra asitlerinin LC-MS/MS ile araştırılması ve olası biyobelirteçlerin belirlenmesi
Investigation of bile acids by LC-MS/MS in cholestasis patients and determination of possible biomarkers
UFUK BOZKURT OBUZ