Geri Dön

Seçilen siğil tedavi yönteminin farklı makine öğrenmesi algoritmaları ile başarımının tahmin edilmesi

Prediction of the success of the selected wart treatmentmethod using various machine learning algorithms

PDF İndir

  1. Tez No: 539251
  2. Yazar: MUALLA SAKARYA
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ RUKİYE UZUN, DR. ÖĞR. ÜYESİ YALÇIN İŞLER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Siğil, kriyoterapi, imünoterapi, makineöğrenmesi, naive Bayes, lojistikregresyon, kararağacı, k-yakınkomşu, destekvektörmakineleleri, aşırıöğrenmemakinesi, çokkatmanlıalgılayıcı, Wart, cryotherapy, immunotherapy, machine learning, naive Bayes, decision tree, logistic regression, k-nearest neighbors, support vector machines, extreme learning machines, multi-layer perceptron
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 57

Özet

Siğiller virüs temelli olup en sık karşılaşılan dermatolojik sorunların başında gelmektedir. Siğil tedavisinde çeşitli tedavi yöntemleri geliştirilmiştir. Son zamanlarda yaygın ve ayak taban siğili olan hastalara kriyoterapi ve immünoterapi tedavi yöntemleri uygulanmaya başlanmıştır. Bununla birlikte hangi tedavi yönteminin başarılı olacağına dair bir kanıt bulunmamaktadır. Bu çalışmada, bu iki yöntemin siğil tedavisinde başarılı olup olmayacağı literatürde yaygın kullanıma sahip makine öğrenmesi yöntemleri ile tedavi uygulanmadan önce tahmin edilmeye çalışılmıştır. Bu algoritmaların girişlerine açık erişime sahip olan UCI veri tabanındaki veriler uygulanarak algoritmalar koşturulmuştur. Bu veriler yaygın ve / veya ayak tabanı siğil türlerine sahip 180 hastaya ait iki veri setinin birleştirilmesiyle elde edilmiştir. Hastaların yarısına kriyoterapi ve diğer yarısına immünoterapi yöntemleri uygulanmıştır. Sonuç olarak, seçilen siğil tedavi yönteminin başarısı duyarlık, belirleyicilik ve genel başarım ölçütlerine göre belirlenmiştir. Bu değerler kullanılan yöntemlere göre sırasıyla NaiveBayes yöntemi için %68,43, %67,61 ve %67,78, Lojistik Regresyon yöntemi için %26,32, %94,37 ve %80,00, Karar Ağacı yöntemi için %52,63, %94,37 ve %85,56, 7-Yakın Komşuluk yöntemi için %15,79, %97,19 ve %80,00, Destek Vektör Makineleri yöntemi için %47,37, %95,78 ve %85,46, Aşırı Öğrenme Makinesi yöntemi için %36,85, %90,15 ve %78,89,Çok Katmanlı Algılayıcı yöntemi için %78,95, %98,60 ve %94,45 olarak tespit edilmiştir. Bu değerler içinde en yüksek genel başarımı veren Çok Katmanlı Algılayıcı yöntemi ile literatürdeki mevcut az sayıdaki çalışmadan çok daha yüksek bir doğrulukla tercih edilen siğil tedavi yönteminin başarılı olup olamayacağını tahmin edilebilmiştir.

Özet (Çeviri)

Warts,which are virus-based,are the most common dermatoses in society. Several treatment methods have been developed in the wart treatment. Recently, treatment methods of cryotherapy and immunotherapy have been got off the ground to the patients with common and plantar warts. On the other hand, there is no proof of which treatment method will be successful, yet. In this study, it was predicted if these two methods to be applied in the treatment of warts will success or not before staring the treatment using commonly-used machine learning algorithms. Algorithms were run by applying the two online and freely available UCI data sets to the inputs. These data were combined from two data sets from 180 patients with common and / or plantar warts. The cryotherapy was applied to the half of patients and the immunotherapy was applied to the other half. As a result, the success of the selected wart treatment method was predicted with the criteria of sensitivity, specificity, and accuracy. These values were obtained for the corresponding algorithms used, respectively: 68.43, 67.61 and 67.78for Naive Bayes, 26.32%, 94.37%and80.00% for Logistic Regression, 52.63%, 94.37%and85.56% for Decision Tree, 15.79%, 97.19% and 80.00% for 7-Nearest Neighbors, 47.37%, 95.78% and 85.46% for Support Vector Machines, 36.85%, 90.15%and 78.89% for Extreme Learning Machines, and 78.95%, 98.60% and 94.45% for Multi-Layer Perceptron. Multi-Layer Perceptron, which is resulted in the highest general accuracy among these methods, can predict whether the selected wart treatment will succeed or not more accurately than the few studies presented in the literature.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    892152

    Flukonazol dirençli candida parapsilosis kompleks izolatlarında virülans özellikleri ve çeşitli ilaç kombinasyonlarının etkileri

    Virulence characteristics and effects of various drug combinations in fluconazole-resistant candida parapsilosis complex isolates

    HELİN JASAD

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Eczacılık ve FarmakolojiEge Üniversitesi

    Farmasötik Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FETHİYE FERDA YILMAZ

  2. Tez No

    884688

    Production of functional nanofibrous gelatin wound dressings and a study on drug repositioning

    Fonksiyonel nanolif jelatin yara örtülerinin üretimi ve ilaç yeniden konumlandırılması üzerine bir çalışma

    HİLAL ÖZYURT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Biyomühendislikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Nanobilim ve Nanomühendislik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ KILIÇ

  3. Tez No

    64036

    Hastanelerde mevcut sivil savunma organizasyon yapısının ve faaliyetlerinin incelenmesine yönelik bir araştırma

    Investigation abojt the activities and structure of the civil defense organization in hospital

    AHMET YÜKSEL ÇALIŞKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    İşletmeİstanbul Üniversitesi

    Hastane ve Sağlık Kuruluşlarında Yönetim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RİAN DİŞÇİ

  4. Tez No

    310463

    Biyopolimer-kil nanokompozitlerinden kontrollü protein salımı

    Controlled protein release from biopolymer-clay nanocomposite

    HAKAN KAYGUSUZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Kimyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. F. BEDİA ERİM BERKER

  5. Tez No

    705054

    Göze uygulanmak üzere ilaç taşıyıcı sistemlerin tasarımı hakkında çalışmalar

    Studies on the design of drug delivery systems for ophthalmic application

    BURCU ÜNER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Eczacılık ve Farmakolojiİstanbul Üniversitesi

    Farmasötik Teknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YILDIZ ERGİNER

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SAMET ÖZDEMİR

Geri Dön