Geri Dön

Makine öğrenmesi yöntemiyle hastalıkların önceden belirlenmesi ve diyabet üzerine bir uygulama

An application on the predetermination of diseases and diabetes by machine learning method

  1. Tez No: 632856
  2. Yazar: SERPİL SEVİM
  3. Danışmanlar: PROF. ALİ GÜNEŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Kan şekeri, Veri madenciliği, Yapay zeka, Data mining, Artificial intelligence
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Şeker hastalığı pankreasın yeterli insülin sağlayamaması ya da vücudun oluşturduğu insülini etkili bir biçimde tüketememesi sonucu ile oluşan kronik bir rahatsızlıktır. Belirli bir zamandan sonra göz rahatsızlıkları, kalp damar rahatsızlıkları, böbrek rahatsızlıkları gibi ciddi karmaşıklıklar meydana getiren şeker hastalığı, iyileştirme giderlerinin yüksekliği ve iş gücü yitirme sebebi ile rahatsız olan kişiye sosyoekonomik sıkıntı oluşturmasından ötürü önemli bir sağlık problemidir. Çoğunlukla şeker hastalığı, çağımızda yaş ortalaması küçük olanlarda ve yetişkinlerde kendini göstermektedir. Ve bu durumlardan dolayı erken teşhis pek çok rahatsızlıkta olduğu gibi şeker rahatsızlığında da oldukça önemlidir. Teşhis için kan ve idrarda farklı kimyasal testler yapılmaktadır. Bu araştırmada bireylere ait klinik veriler ele alınarak veri madenciliği teknikleri ile bireylerin şeker hastası olup olmadıklarının belirlenmesi sağlanmıştır.

Özet (Çeviri)

Diabetes is a chronic disorder caused by the inability of the pancreas to provide adequate insulin or to insure the body is not consumable. The height of the heading experses of diabetes, which is caused by serious complications. After a certain time, there are serious complications such as eye diseases, cardiovascular diseases, kidney diseases, diabetes, the height of remediation experses and the person who is uncomfortable with the cause of loss of labour, socioeconomic is an important health problem forth creation of boredom. Diabetes is often manifested by the average age in our ages and in adults. And because of these conditions, early diagnosis is important in diabetes as well as in many diseases. Different chemical tests are performed in blood and urine for diagnosis. In this study, the clinical data of individuals were examined and the data mining techniques were determined to determine whether individuals were diabetic.

Benzer Tezler

  1. Biyomedikal sinyaller ile yapay zeka tabanlı zihinsel iş yükünün belirlenmesi

    Detection of mental workload using biomedical signals and artificial intelligence

    OĞUZHAN HASAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUHAMMED KÜRŞAD UÇAR

  2. Derin öğrenme yöntemleri kullanılarak demans türü hastalıkların sınıfandırılması

    Classification of dementia-type diseases using deep learning methods

    RUMEYSA NEGİŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Mühendislik BilimleriFırat Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜR KARADUMAN

  3. A hybrid model for plant disease detection based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı bitki hastalıkları tespiti için hibrit bir model

    ZAINAB FADHIL ABBAS ISHKAYYIR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Mühendislik BilimleriAtatürk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TOLGA AYDIN

  4. A hybrid deep learning metaheuristic model for diagnosis of diabetic retinopathy

    Diyabetik retinopatinin tanısı için hibrit bir derin öğrenme meta-sezgisel modeli

    ÖMER FARUK GÜRCAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA