Geri Dön

Yapay sinir ağı ile kömür işçilerinde pnömokonyoz risklerinin öngörülmesi

Prediction of pneumoconiosis risks in coal workers using an artificial neural network

  1. Tez No: 674050
  2. Yazar: IŞIL ZORLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET ALİ KURÇER
  4. Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
  5. Konular: Halk Sağlığı, Public Health
  6. Anahtar Kelimeler: iş sağlığı, kömür işçisi, meslek hastalığı, pnömokonyoz, yapay sinir ağı
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi
  10. Enstitü: Tıp Fakültesi
  11. Ana Bilim Dalı: Halk Sağlığı Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 105

Özet

Amaç: Bu araştırmada yapay sinir ağı ile kömür işçilerinde pnömokonyoz riskini öngörebilen bir model oluşturulması amaçlanmıştır. Gereç ve Yöntem: Türkiye Taş Kömürü Kurumunda çalışmakta olan işçilerin sağlık verileri kullanılarak yapay sinir ağı tabanlı bir model geliştirilmiştir. Ağ modeli 7-33-2 mimarisine sahiptir. Girdi nöronları; yaş, işe giriş yılı, mesleki kategori, yer altında çalışılan gün sayısı, toplam çalışılan gün sayısı, 1.grup işlerde çalışılan süre ve sigara kullanım durumunu, çıktı nöronları; pnömokonyoz olma ve pnömokonyoz açısından sağlıklı olma durumunu içermektedir. Bulgular: Araştırmada; pnömokonyoz riskini tahmin etmek amacıyla yaş, birinci grup işlerde çalışma süresi, yer altı gün sayısı, işe giriş yılı, toplam gün sayısı, sigara içme durumu, mesleki kategori gibi değişkenlerden oluşan bir yapay sinir ağı modelinin kullanılabileceği saptanmıştır. Modelin başarım oranı % 95,3, sensitivitesi % 90,3, spesifitesi % 96,5 olarak bulunmuştur. Pnömokonyoz üzerinde en etkili girdi değişkeni yaş, ikincisi ise 1. grup işlerde çalışılan süredir. Sonuç: Bu araştırma ülkemizde pnömokonyoz riskini öngörmek amacıyla yapay sinir ağlarının kullanılabileceğini araştıran ilk çalışma olması bakımından önemlidir. Kömür işçisi pnömokonyozu riskinin öngörülmesi; madencilerin stratejik olarak izlenmesinde ve koruyucu sağlık programlarının geliştirilmesinde çok büyük avantajlar sağlamaktadır. Bu alanda kullanmak amacıyla yapay sinir ağı modellerinin geliştirilerek işyeri hekimliği pratiğine entegre edilmesi ve işçilerin sağlık durumunu değerlendirmelerine yardımcı bir araç olarak kullanılması faydalı olabilir.

Özet (Çeviri)

Aim: This study aims to create a model that can predict the risk of pneumoconiosis in coal workers by using an artificial neural network. Materials and Methods: An artificial neural network-based model has been developed using the health data of the workers working in the Turkish Hard Coal Enterprises. The network model has a 7-33-2 architecture. Input neurons include age, the year they started employment, occupational category, the number of days worked

Benzer Tezler

  1. Kömür damarı gaz içeriği belirleme yöntemlerinin değerlendirilmesi ve yapay sinir ağları ile tahmin modellerinin geliştirilmesi

    Assesment of coal seam gas content determination methods and development of prediction models using artificial neural networks

    SAMED BOZDOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDULLAH FİŞNE

  2. Yapay sinir ağları ile Denizli ili doğal gaz tüketim analizi ve tahmini

    Analysis and forecasting of natural gas consumption in Denizli province with artificial neural networks

    CAHİT YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    EnerjiPamukkale Üniversitesi

    Enerji Yönetimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞENGÜL GÜVEN

  3. Farklı kömür yakıtları ile elektrik enerjisi üretimi ve yakıt performansının yapay zeka yöntemi kullanılarak saptanması

    Determination of electrical energy production with different coals and their performances by using artificial intelligence technique

    YELDA ÖZEL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    EnerjiMarmara Üniversitesi

    Elektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. EMİN ARCA

    PROF.DR. İRFAN GÜNEY

  4. Çoklu regresyon analizi ve yapay sinir ağları ile Türkiye enerji talep tahmini

    Multiple regression analysis and neural networks with Turkish energy demand forecast

    FEYYAZ YÜZÜK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İşletmeSivas Cumhuriyet Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜDAVERDİ BİRCAN

  5. Ankara ili doğal gaz tüketiminin yapay sinir ağları ile öngörüsü

    Prediction of natural gas consumption in Ankara region using artifical neural networks

    BURAK TAŞKINER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BURAK BARUTÇU