Analysis of neuro-fuzzy inference system approaches for diagnosis of chronic kidney disease
Kronik böbrek hastalığının teşhisinde sinirsel-bulanık çıkarım sistemine dayalı yaklaşımların çözümlenmesi
- Tez No: 599702
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN POLAT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 69
Özet
Kronik böbrek hastalığı ilk aşamada herhangi bir belirti göstermeden sinsice ilerleyen bir hastalıktır. Bu yüzden erken tanı ve etkili tedavi, hastanın yaşam kalitesini artırma ve mortalite oranını azaltmak açısından önemlidir. Bu çalışmada kronik böbrek hastalığını erken evrede teşhis edebilmek için sinirsel-bulanık çıkarım sistemine dayalı yaklaşımlar önerilmiştir. Sinirsel-bulanık çıkarım sistemine dayalı yaklaşımlar yüksek belirsizliğe sahip dinamik sistemleri öngörmek için önemli bir potansiyele sahiptir. Çalışmada, UCI (University of California Irvine) makine öğrenmesi havuzundan elde edilen kronik böbrek hastalığı veri seti kullanılmıştır. Veri setinde 25 öznitelik ve 400 hasta örneği bulunmaktadır. Sinirsel-bulanık çıkarım sisteminin uygulanmasından önceki ilk adımda, Temel Bileşen Analizi (Principle Component Analysis-PCA) algoritması ile veri kalitesi iyileştirildi ve öznitelik sayısı indirgendi. Veri seti sinirsel-bulanık çıkarım sistemine dayalı yaklaşımlar ile eğitildi ve test edildi. Deneysel bulgular, kronik böbrek hastalığının teşhisinde sinirsel-bulanık çıkarım sistemine dayalı yaklaşımların yüksek doğruluk oranları ile sınıflandırma yapabildiğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Chronic Kidney Disease (CKD) is a disease that progresses insidiously without any symptoms in the first stage. Therefore, early diagnosis and effective treatment are important in terms of improving the patient's quality of life and reducing the mortality rate. In this study, Neuro-Fuzzy Inference System based approaches were proposed to diagnose CKD at an early stage. Neuro-Fuzzy Inference System based approaches have significant potential to predict dynamic systems with high uncertainty. In this study, CKD dataset obtained from UCI (University of California Irvine) machine learning pool was used. The dataset contains 25 attributes and 400 patient samples. In the first step before the application of neural-fuzzy inference system, data quality was improved and the number of features was reduced by Principle Component Analysis (PCA) algorithm. The dataset was trained and tested with Neuro-Fuzzy Inference System based approaches. Experimental findings have shown that Neuro-Fuzzy Inference System based approaches can be classified with high accuracy in the diagnosis of CKD.
Benzer Tezler
- Integrative machine learning approaches for enhanced cardiovascular disease prediction: A comparative analysis of XGBoost and ANFIS algorithms
Kardiyovasküler hastalık tahmininin geliştirilmesi için entegratif makine öğrenmesi yaklaşımları: XGBoost ve ANFIS algoritmalarının karşılaştırmalı analizi
DIYAR FADHIL MUHYI MUHYI
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OĞUZ ATA
- Akciğer hastalıkları teşhisinde sınıflandırma ve bulanık mantık yöntemlerinin uygulanması
Diagnosis of lung diseases with implementing classification and fuzzy logic methods
HİLAL KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İMAN ASKERBEYLİ
- Tek A'lı çekirdeklerin taban-durum manyetik momentlerinin sinirsel-bulanık sistemiyle belirlenmesi
Determination of the ground-state magnetic moments of odd mass nuclei using neuro-fuzzy system
BÜRUCE ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN YAKUT
- Görüntü işleme teknikleri ve USBÇS yaklaşımı kullanılarak akciğer kanserinin tanınması
Lung cancer diagnosis using image processing techniques and anfis approach
SAEID HOSSEINGHOLIZADEH
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABDULSAMET HAŞILOĞLU
- A psychological assessment model on the commercial maritime transport sector
Ticari deniz taşımacılığı sektörüne ilişkin bir psikolojik değerlendirme modeli
CENK AY
Doktora
İngilizce
2024
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF BAL BEŞİKÇİ