Veri madenciliğinin tıp ve sağlık hizmetlerinde uygulamaları
Application of data mining in medical science and health care
- Tez No: 572189
- Danışmanlar: PROF. DR. ŞAHİN EMRAH
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 67
Özet
Teknolojinin artmasıyla veri miktarının büyüklüğü ve işlenme sıklığı da günbegün artmaya devam etmektedir. Artan verilerden doğru veriye ulaşmak ve doğru bir şekilde analiz etmek yeni bir teknoloji gerektirmektedir. Bu büyük miktarlardaki veriler içerisindeki cevher veri, yönetilebilir olduğu ve yorumlandığı sürece değerlidir. Bu noktada veri madenciliği konseptiyle karşılaşılmaktadır. Konu sağlık olduğunda ise doğru ve erken teşhis kritik öneme sahip olduğundan karar verme de çok önemli hale gelmektedir. Hasta olan kişiye erkenden tedaviye başlanabilmesi için hasta teşhisi konulması, hasta olmayan kişiye de gereksiz olduğu halde ilaç tedavisi uygulanmaması için doğru teşhisin en erken zamanda konulması toplum sağlığı açısından gereklidir. Burada makine öğrenmesi yoluyla karar verme konusunda makineler doktorlara yardımcı olmakta, böylece doğru tahminlerde bulunarak doktorların iş yükünü hafifletmektedir. Bu çalışmada makine öğrenmesi metotları kullanılarak sınıflandırma işlemi yapılmıştır. Sağlık alanındaki verilerde perceptron öğrenme algoritması, K en yakın komşuluk, derin öğrenme metotları uygulanarak karşılaştırmalar yapılmış ve bir metot önerilmiştir. Uygulamalarda kullanılan veri kümesi ise UCI Makine Öğrenme Deposunda bulunan göğüs kanseri, Pima Yerlileri diyabet veritabanı, Bupa karaciğer hastalıkları, mamografik kitle verisi verileridir.
Özet (Çeviri)
The magnitude of the data and the frequency of processing data is continuing increase day by day with the advance of the technology. Analyzing and extracting meaningful information from the big data requires a new approach. In this large amount of data, the ore data is valuable as long as it is manageable and interpreted. At this point it is encountered with the concept of data mining. When the subject is health, decision making is critical since accurate and early diagnosis is critical. It is necessary in terms of publichealththatthepatientshould be diagnosed as soon as possible in order to start correct treatment early, and should prevent drug treatment if the patient is not unnecessary. Here, machines help doctors to decide on with machine decisio nmaking, reduce the workload of doctors with making accurate predictions. In this study, the classification process is done by using machine learning methods. In the data in the health field, comparisons are made by applying the perceptron learnin galgorithm, K nearest neighborhood, deep learning methodsand a method is proposed. The data is used in applications are breast cancer, Puma Indians Diabetes, Bupa liver diseases, mammographic mass data in UCI Machine Learning Repository.
Benzer Tezler
- Veri madenciliğinde kümeleme analizi yöntemlerinin incelenmesi ve sağlık bilimleri alanındaki uygulamaları
Evulation of cluster analysis in the methods of data mining and its applications in health sciences
NİHAN MÜNİSE KAZAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Biyoistatistikİstanbul ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET DİRİCAN
- Sağlık sektöründe apriori algoritması ile bir veri madenciliği uygulaması
A data mining application in medicine
BURCU ÇARKLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NİLÜFER YURTAY
- Veri madenciliği süreci kullanılarak alzheimer hastalığı teşhisine yönelik bir uygulama
An application for the diagnosis of alzheimer's disease using data mining processing
HÜSEYİN TURGUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET ALBAYRAK
PROF. DR. SERPİL DEMİRCİ
- Breast cancer data classification using SVM, NB and KNN algorithms
SVM, NB ve KNN kullanımı ile göğüs kanseri veri sınıflandırması
BURCU MERAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KAMİL ORUÇOĞLU
- Veri madenciliğinde hibrit model yaklaşımı
Hybrid model approach in data mining
BATUHAN BAKIRARAR
Doktora
Türkçe
2021
BiyoistatistikAnkara ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATİLLA HALİL ELHAN