Geri Dön

Medical decision support applications using artificial intelligence techniques

Yapay zeka teknikleri ile tıbbi karar destek uygulamaları

  1. Tez No: 563685
  2. Yazar: ELİF DOĞU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. YILDIZ ESRA ALBAYRAK, DOÇ. DR. ESİN TUNCAY
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Galatasaray Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 155

Özet

Tıp bilimi, teknolojik gelişmelerle desteklenmeye ve bütünleşmeye son derece açıktır. Yapay zeka ise çağımızın en önemli teknolojik gelişmelerinden biridir. Bu tezin amacı, tıbbi kararlarda mühendisliğin yapay zeka tekniklerini kullanarak, karar vericilere (doktorlara) kritik karar anlarında yardımcı olacak matematiksel modeller oluşturmaktır. Tezin kapsamında üç hastalık yer almaktadır: Diyabet, Tüberküloz ve Kronik Obstrüktif Akciğer Hastalığı (KOAH). Bu üç hastalık da, yakın zamanda Dünya Sağlık Örgütü'nün (WHO) küresel sağlık istatistiklerinde ilk on küresel ölüm nedenleri arasında rapor edilmiştir. Tıbbi karar destek sistemleri kurarak bu hastalıklarla savaşılmasına katkıda bulunmak için tezde dört farklı yapay zeka tekniği kullanılmıştır. Diyabet tanısı için bulanık C-ortalama algoritması kullanılmış, çok ilaca dirençli tüberkülozun tespiti için daha önce sosyal bilimlerde, özellikle pazarlama alanında etkisi görülmüş olan sezgisel bulanık bilişsel haritalama uygulanmış, KOAH'nın değerlendirilmesi için yeni bir istatistik temelli bulanık bilişsel haritalama yöntemi önerilmiş ve KOAH hastalarının hastanede kalış sürelerini tahmin etmek için yapay sinir ağları kullanılmıştır. Bu tezin her bölümü, tıbbi karar destek sistemleri oluşturmayı hedefleyen farklı yapay zeka tekniklerinin bağımsız birer uygulamasıdır. Sayısal uygulamalara göre, en başarılı sonuçlar yapay zekanın ve insan bilgisinin güçlerini birleştiren yaklaşımlar kullanılarak elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Medical science is very receptive to the support and integration of technological developments, and artificial intelligence has a major role in technological advancements of this era. The purpose of this thesis is to build frameworks and establish mathematical models that will assist decision makers (physicians) in critical decision moments by using artificial intelligence techniques of engineering in medical decisions. Within the scope, three diseases are included: Diabetes, Tuberculosis and Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD). All three of them are reported among top ten global causes of death by World Health Organization (WHO), recently in the global health statistics. In order to contribute to the management of these diseases by establishing medical support systems, four different artificial intelligence techniques are used. Fuzzy C-means algorithm is used for diagnosis of diabetes, intuitionistic fuzzy cognitive maps, which are found effective in social sciences as marketing, are used for detection of multi-drug resistant tuberculosis, the novel statistical-based fuzzy cognitive map is proposed for the management of COPD and, artificial neural networks are used to predict the length of hospital stay of COPD patients. Each section of this thesis is an independent application of different artificial intelligence techniques, constructing medical decision support frameworks. According to the numerical applications, the most successful results are obtained using the approaches that combine the powers of artificial intelligence and human knowledge.

Benzer Tezler

  1. Expert system design by using artificial intelligence techniques for the diagnosis of liver disorders

    Karaciğer hastalığının tanısı için yapay zeka teknikleri ile uzman sistem tasarımı

    NACİYE MÜLAYİM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Katip Çelebi Üniversitesi

    Biyomedikal Teknolojiler Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYŞEGÜL ALAYBEYOĞLU YILMAZ

  2. Derin öğrenmeye dayalı yapay zekâ teknikleri kullanılarak dermoskopik görüntülerden melanom tahminini sağlayan bir web arayüzünün geliştirilmesi

    Development of a web interface for estimating melanoma from dermoscopic images using artificial intelligence techniques based on deep learning

    ALİ KAPLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Biyoistatistikİnönü Üniversitesi

    Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EMEK GÜLDOĞAN

  3. Özellik seçme (FS) ile yapay bağışıklık tanıma sistemi (AIRS) kullanılarak medikal teşhise gidiş

    Going to medical diagnosis by using artificial immune recognition systems (AIRS) with feature selection (FS)

    KEMAL POLAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. MUSTAFA ŞAHİN

    Y.DOÇ.DR. SALİH GÜNEŞ

  4. Uzman sistemler ve ulaştırma alanında kullanımları

    Expert systems and using them in transportation

    A.BURAK GÖKTEPE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. HALUK GERÇEK

  5. Uzman sistemler ve uygulamaları

    Expert systems and applications

    NİLGÜN YAPICIOĞLU