Hepatitis B modelling using genetic algorithm
Genetik algoritma kullanarak hepatit B modelleme
- Tez No: 598594
- Danışmanlar: PROF. DR. MURAT SARI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Matematik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 57
Özet
Hepatit B Virüsünün (HBV) neden olduğu Hepatit B hastalığı, dünyada yüksek ölüm oranına sahip bir karaciğer enfeksiyonudur. İyileştirici kesin bir tedavisi yoktur. Kesin tedavinin eksikliği Hepatit B bağışıklığını önemli kılmaktadır. Hepatit B bağışıklığı, bağışıklık yok, doğal bağışıklık ve aşı nedeniyle bağışıklık olmak üzere üç tipte sınıflandırılabilir. Bu çalışmada, Hepatit B bağışıklık tiplerini modellemek ve teşhis etmek için Genetik Algoritmaya (GA) dayalı bir kümeleme algoritması oluşturulmuştur. Hepatit B marker verileri bir halk sağlığı kuruluşundan temin edilen 7728 kişinin bağışıklık tipleri, algoritma tarafından oluşturulan kümeler kullanılarak tahmin edilmiştir. Bu bağlamda, sonuçlar analiz edilmiş ve doğruluk oranları detaylı olarak tartışılmıştır. Deneysel sonuçlarla karşılaştırıldığında, bağışıklık tiplerinin kümeleri sırasıyla % 99,78, % 78,08 ve % 30,96 doğruluk oranlarıyla doğru bir şekilde tahmin edilmiş ve algoritmanın doğruluğu toplamda % 81,38 olarak bulunmuştur.
Özet (Çeviri)
Hepatitis B disease caused by Hepatitis B Virus (HBV) is a liver infection which has high mortality rate in the world. There is no definitive curative treatment of it. The lack of definitive treatment makes Hepatitis B immunity important. Hepatitis B immunity can be classified in three types as no immunity, natural immunity, and immunity due to vaccine. In this study, a clustering algorithm based on Genetic Algorithm (GA) has been produced to model and diagnose the Hepatitis B immunity types. The immunity types of 7728 individuals whose Hepatitis B marker data were provided from a public health organization are estimated using the clusters generated by the algorithm. In this respect, the results are analyzed and the accuracy rates are discussed in detail. The clusters of the immunity types have been properly predicted with the accuracies 99.78 %, 78.08 % and 30.96 %, respectively, compared with the experimental results and the total accuracy of the algorithm has been found to be 81.38 %.
Benzer Tezler
- 3-(1,1-diokso-2h-(1,2,4)-benzotiyodiazin-3-il)-4-hidroksi-2(1h)-kinolin bileşik serisinin hepatit c inhibitörü olarak elektron konformasyon-genetik algoritma (EC-GA) yöntemi ile QSAR incelenmesi
Qsar studies with electron conformation-genetic algorithm (EC-GA) method on 3-(1,1-dioxo-2h-(1,2,4)-benzothiadiazine-3-yl)-4-hydroxy-2(1h)-quinoline compounds as hepatitis c inhibitor
SEMİHA AYDIN
- Hepatit-B hastalığının kesirli mertebeden matematiksel modeli ve Türkiye'den gerçek veri ile parametre tahmini
Fractional-order mathematical modeling of hepatitis-B disease and parameter estimation with real data from Turkey
MUHİTTİN SUSAM
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
MatematikNecmettin Erbakan ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET YAVUZ
- Cost-effectiveness analysis for hepatitis C treatments in persons who inject drugs in Turkey
Türkiye'de damariçi ilaç kullanan kişilerde hepatit C hastalığının tedavilerıne ilişkin maliyet-etkinlik analizi
ŞAHİNCAN ÜÇLER
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMİNE YAYLALI
- Türkiye'de HIV insidans ve prevalanslarının matematiksel modelleme ile tahmini
Determining HIV incidence and prevalence in Turkey with mathematical modeling
ZİKRİYE MELİSA ERDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMİNE YAYLALI
- Biyolojik moleküllerin tayinine yönelik kantilever bazlı biyosensör sisteminin geliştirilmesi
Development of cantilever based biosensor system for detection of biological molecules
TAMER ÇIRAK
Doktora
Türkçe
2014
Bilim ve TeknolojiHacettepe ÜniversitesiNanoteknoloji ve Nanotıp Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİR BAKİ DENKBAŞ