Artificial neural network approach for heart disease classification
Kalp hastalıkları sınıflandırması için yapay sinir ağı yaklaşımı
- Tez No: 672456
- Danışmanlar: Assist. Prof. Dr. SEFER KURNAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 58
Özet
Bu araştırma, temelde rasgele orman (RF) ve Kmean kavramlarına dayalı PSO'ya dayalı olarak tasarlanmış, kalp hastalıklarının tespiti için yeni bir çerçeve sunmaktadır. Bu yöntemin temel amacı, PSO'nun en iyi K k-ortalama tekniğini ve rastgele ormandaki ağaç sayısını bulmak için kullandığı sınıflandırıcı olarak K-ortalama işlevini özellik çıkarıcı olarak ve rasgele ormanı (RF) birleştirmektir. Bu, sunulan yöntemin geleneksel tekniklere ve önceki yöntemlere kıyasla daha kısa bir yürütme süresinde daha uygun özellikleri seçmesine olanak tanır
Özet (Çeviri)
This research presents a new framework for heart diseases detection which is basically designed based on random forest (RF) and Kmean concepts based PSO. The main objective of this method is to combine K-mean function as feature extractor and random forest (RF) as classifier which PSO used for find the best K k-mean technique and the number of trees in random forest. This allows the presented method to select more eligible features in a less execution time compared with the traditional techniques and previous methods. The proposed method compared with various machine learning techniques used in the same field. Moreover, the proposed method compared with well-known studies proposed in this area.
Benzer Tezler
- A neural network approach for noninvasive detection of coronary artery disease
Başlık çevirisi yok
MİNE İZLEM DOKSATLI
Yüksek Lisans
İngilizce
1994
Tıbbi BiyolojiBoğaziçi ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİL ÖZCAN GÜLÇÜR
- İleri yönlü yapay sinir ağlarında dinamik topoloji oluşturma yöntemi: Kırınım analizi
Dynamic topology designing method in feed forward artificial neural networks: Diffraction analysis
ÖMER FARUK ACAR
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURHAN SELÇUK
- Estimation of heart disease based on data mining using patients health database
Hasta sağlığı veri tabanı kullanarak veri madenciliğine dayalı kalp hastalığı tahmini
AZHAR HATEM JEBUR AL BAIDHANI
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. YASA EKŞİOĞLU ÖZOK
- Kronik böbrek hastalığı ve diyabet için elektrokardiyogram üzerinden iyonik konsantrasyon tahmini
Ionic concentration estimation from electrocardiogram for chronic kidney disease and diabetes
SEBAHATTİN BABUR
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET RECEP BOZKURT
DR. ÖĞR. ÜYESİ SANAM MOGHADDAMNIA
- The performance comparison of ensemble machine learning classifierson medical datasets
Uç öğrenme makinesi sınıflandırıcılarının tıbbi veri kümeleri üzerindeki performans karşılaştırması
MOHAMMED LAWAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENGİN AVCI