Sürekli yapıdaki çoklu tanı testleri için birleştirme yöntemlerinin ROC eğrisi analizi kullanarak karşılaştırılması
Comparison of combining methods for multiple continuous diagnostic tests using ROC curve analysis
- Tez No: 494496
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ERTUĞRUL ÇOLAK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: En iyi doğrusal birleştirme yöntemi, Doğrusal ayırma analizi, Karesel ayırma analizi, Lojistik ayırma analizi, Best linear combination method, Linear discriminant analysis, Quadratic discriminant analysis, Logistic discriminant analysis
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 95
Özet
Tıp alanında, eksik klinik bilgilere ve klinik sonuçlarla ilgili belirsizliğe rağmen, hastanın tedavisi ve bakımı ile ilgili doğru ve mantıklı kararlar vermek gerekmektedir. Medikal testler tıbbi tanı açısından önemli bir role sahip olmanın yanı sıra doğru tedavinin planlanması ile tedavi maliyetlerinin azaltılması yönünden göz ardı edilemeyecek katkılar sağlamaktadırlar. Hastanın durumu hakkında güvenilir bilgi sağlamak, hasta ile sağlıklı birimleri doğru sınıflamak ve hastanın tedavisi için sağlık personelinin doğru planlama yapmasına olumlu katkılar sağlamak medikal testin temel amaçlarını oluşturmaktadır. Sınıflandırma kuralının performansını değerlendirmek için yaygın olarak kullanılan istatistiksel tekniklerden biri, Receiver Operating Characteristic (ROC) eğrisidir. Günümüzde, tek bir tanı testi sonucu kullanılarak hastalığa ait tanının belirlenmesi yerine birden fazla test kullanılarak daha kesin bir tanı ya da sınıflandırma yapmak mümkündür. Sağlık alanında yapılan çalışmalarda farklı tanı testleri, hastalığın farklı yönlerine duyarlıdır. Dolayısıyla, bireyin sağlık durumunu değerlendirmek için her zaman tek bir tanı testine güvenilemez. Birden fazla tanı testi kullanılarak gerçeğe daha yakın ve doğru sınıflandırma yapmak mümkündür. Bu amaç doğrultusunda çeşitli modeller öne sürülmüştür. Bu modeller, en iyi doğrusal birleştirme yöntemi, doğrusal ayırma analizi, karesel ayırma analizi ve lojistik ayırma analizi yöntemleridir. Bu tez çalışmasının amacı, tanı testlerinin birleştirilmesinde kullanılan yöntemlere alternatif olarak lojistik regresyon modeli ile doğrusal ve karesel ayırma analizlerinin tanı testlerinin birleştirilmesinde kullanılabilirliğini göstermek, lojistik, doğrusal ve karesel ayırma analizlerinin tanı testlerinin birleştirilmesindeki performanslarını, minimax prosedürü ile en iyi doğrusal birleştirme yönteminin performansını parametrik ve parametrik olmayan ROC analizleri ile karşılaştırmak, çok değişkenli normal dağılım varsayımının gerçekleştiği ve gerçekleşmediği durumlarda hangi yöntemin iyi performans gösterdiğini belirlemektir.
Özet (Çeviri)
In the field of medicine, despite the uncertainty about incomplete clinical information and clinical outcomes, it is necessary to make accurate and logical decisions about the treatment and care of the patient. Medical tests have an important role in terms of medical diagnosis, but they also provide indispensable benefits in terms of planning of correct treatment and reduction of treatment costs. Providing reliable information about the patient's condition, correctly classifying patients and healthy units, and providing positive contributions to healthcare staff's correct planning for the treatment of the patient constitute the main objectives of the medical test. One of the widely used statistical techniques for evaluating the performance of the classification rule is the Receiver Operating Characteristic (ROC) curve. Nowadays, rather than using a single diagnostic test result to determine the diagnosis of the disease, it is possible to make more precise diagnosis or classification using more than one test. Different diagnostic tests in health field studies are sensitive to different aspects of the disease. Therefore, a single diagnostic test can not always be relied upon to assess an individual's health condition. It is possible to make more accurate and closer classification using more than one diagnostic test. Various models have been proposed for this purpose. These models are best linear combination method, linear discriminant analysis, quadratic discriminant analysis and logistic discriminant analysis methods. The purpose of this thesis is to demonstrate the utility of the logistic regression model as an alternative to the methods used in the combination of diagnostic tests in combining diagnostic tests of linear and quadratic discriminant analysis. The second objective is to compare the performance of combining diagnostic tests of logistic, linear and quadratic discriminant analyzes with parametric and nonparametric ROC analyzes of the performance of the best linear combination method with the minimax procedure. It is to determine which method performs well in cases where the assumption of the multivariate normal distribution is realized and not realized.
Benzer Tezler
- Çoklu bağlantı durumunda ikili (binary) lojistik regresyon modelinde gerçekleşen 1.tip hata ve testin gücü
The observed type 1 error and power of logistic regression model under multicollinearity
YELİZ KAŞKO
- Yüksek boyutlu model gösterilimi kullanılarak histopatolojik görüntülerde leke ayırma işlemi
Stain separation process on histopathological images using high dimensional model representation
AYÇA CEYLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURCU TUNGA
- Bazı çoklu element yapıdaki maddelerin foton etkileşimi, foton enerji soğurması, foton kuvvetlendirme faktörü ve hızlı nötron azaltma tesir kesitleri açısından incelenmesi
Investigation of some multi-element materials in terms of photon interaction, photon energy absorption, photon buildup factors and fast neutron removal cross-sections
MURAT KURUDİREK
Doktora
Türkçe
2011
Fizik ve Fizik MühendisliğiAtatürk ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YÜKSEL ÖZDEMİR
- Data mining for rule discovery in relational databases
İlişkisel veri tabanlarında veri madenciliği ile kurallar bulunması
SERKAN TOPRAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FERDA NUR ALPASLAN
- Design of a modular mobile multi robot system: ULGEN (Universal-Generative Robot)
Modüler mobil çoklu robot sistemi tasarımı: ULGEN (Universal-Generative Robot)
HASAN ERCAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PINAR BOYRAZ