Prediction of cardiac failure using artificial intillegence methods
Yapay zeka yöntemleri kullanılarak kalp yetersizliğinin tahmini
- Tez No: 515110
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ŞEREF NACİ ENGİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Halk Sağlığı, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, İstatistik, Public Health, Computer Engineering and Computer Science and Control, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında, Macaristan'daki hastane kayıtlarından elde edilen 1099 örneklem ve 20 özellikli nispeten küçük bir veri üzerinde yapılan çalışmayı sunmaktadır. Çeşitli veri analiz yöntemleri uygulanarak, avantaj ve dezavantajlar sunulmuştur. Ayarlanmış bir SVM modelinin, ANNs, RF veya karar ağacı ile kıyaslandığında bir sınıflandırma probleminin doğruluğunu maliyet açısından daha iyi bir tahmin sonuçları olduğunu göstermektedir. Tez, R yazılım paketinde geliştirilen veri analiz yönteminden faydalanarak ve Yapay Sinir Ağları, RF ve SVM modelleri de dahil tahmin problemlerinde en çok kullanılan teknolojilerin tahminlerini ve performanslarını karşılaştırmaktadır. Sonuçlar, tıbbi teşhisler ve diğer uygulama türleri için tahminler yaparken SVM'nin ne kadar önemli olduğunu göstermektedir. Bu çalışmadan ve benzer çalışmalardan elde edilen sonuçlara göre hastane personeli daha iyi ekipmanlar kullanarak kabul edilen hastalara daha kaliteli hizmet sunabilirler. Hastaların hayatta kalma ve iyileşmesinde hayati bir rol oynar. Küçük bir hatanın çok riskli olabileceği, insan hayatıyla ilgili olduğu için, bu tür tahminler yapılırken doğruluk ve maliyetin çok daha üst seviyelerde olması gerekmektedir. Bu çalışmada SVM kullandığında büyük tahminlere ulaşılmıştır. Ayrıca, SVM modelini kullanarak ROC tarafından ölçülen üst düzey bir performans elde edilmiştir. Eldeki veri kümesinin en iyi modelini seçmenin ne kadar önemli olduğunu yukardaki paragraflardan görebiliriz. Kullanılması gereken R yazılım paketini, modellemeye geçmeden önce kontrol edilmesi gereken bir konudur. Tez çalışması R stüdyosunda R dili kullanarak yapılmıştır. Ancak Matlab ve Python da kullanılabilir. Tez verilen veri kümesi için R'yi yeterli bir yazılım adayı olarak sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
The thesis work presents the study carried out on a relatively small dataset -with 1099 samples and 20 attributes- obtained from hospital records in Hungary. Various data analysis methods have been applied and their advantages and shortcomings have been presented. It goes to prove that using a tuned Support Vector Machine model brought in better predicting results in terms of accuracy and compatible cost to a classification problem when compared to Neural Nets, Random Forest or the Decision Tree models. The thesis makes use of data analysis methods developed in the software package R and compares the forecasting and performance of vastly used technologies in prediction problems including ANNs, RF and SVM models. The results show that taking SVM into consideration while doing predictions for medical diagnoses and other types of applications has been effective. Generally depending on the dataset and the task in hand, one must try various methods before settling on the model that serves the task best. With the results obtained from this thesis work and further similar work, hospital staff can be equipped better to deal with admitted patients as they can be more informed about the patients' conditions and can have some predictions about their conditions, which can play a vital role in the patient's survival and recovery. As it is about human lives, a small mistake can be hideously risky, thus more and more accuracy and cost effectiveness are required when modelling and predicting. In this thesis work highly accurate predictions were obtained when using the SVM model. Moreover, an effective performance measured by the ROC has been reached with the SVM model. So for the given task the SVM model proved to be better than ANNs, RF or even DT models. There is another important issue to check before jumping into the modeling which is the software package that should be used. The thesis work has been done using the R language on R Studio interface. However, Matlab and Python can be used. The thesis work presents R as an adequate language and RStudio as an effective interface.
Benzer Tezler
- Yapay zekâ tabanlı elektrokardiyografi sinyali ile kan basıncı tespiti
AI-based blood pressure detection with electrocardiography signal
DERYA KANDAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED KÜRŞAD UÇAR
- AI-enabled atrial fibrillation detection, classification and prediction based on ECG data
Elektrokardiyogram (EKG) verilerine dayalı yapay zeka destekli atrial fibrilasyonun tespiti, sınıflandırılması ve tahmini üzerine bir derleme
KIMIA TAHVILDARI
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiYapay Zeka Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH KAHRAMAN
- Kardiyomiyopati hastalığının kardiyak manyetik rezonans görüntüleme verileri kullanılarak füzyon tabanlı yapay zekâ yaklaşımı ile sınıflandırılması
Classification of cardiomyopathy using fusion-based artificial intelligence approach with cardiac magnetic resonance imaging data
YELİZ ALPER
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Mühendislik BilimleriZonguldak Bülent Ecevit ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CEREN KAYA
- İmplante edilebilir kardiyoverter defibrilatör uygulanmış hastalarda MADIT -ICD skoru ile uzun dönem istenmeyen kardiyovasküler olayların ilişkisi
The relationship between MADIT -ICD score and long term adverse events in patients whose have ICD
ABDULKADİR USLU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2013
KardiyolojiAtatürk ÜniversitesiDahili Tıp Bilimleri Bölümü
DOÇ. DR. SERDAR SEVİMLİ
- Acil servise kalp yetmezliği bulguları ile başvuran ve noninvazif mekanik ventilasyon (NIMV) kullanım endikasyonu olan hastalarda yatak başı odaklanmış ultrasonografisi (POCUS) ile hipotansiyonun ön görülmesi
Prediction of hypotension using point-of-care ultrasound (POCUS) in patients presenting to the emergency department with signs of heart failure and indications for non-invasive mechanical ventilation (NIMV)
HASAN KARATAŞ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
Acil TıpSağlık Bilimleri ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE ŞANCI