Yapay sinir ağı ile kömür işçilerinde pnömokonyoz risklerinin öngörülmesi
Prediction of pneumoconiosis risks in coal workers using an artificial neural network
- Tez No: 674050
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET ALİ KURÇER
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Halk Sağlığı, Public Health
- Anahtar Kelimeler: iş sağlığı, kömür işçisi, meslek hastalığı, pnömokonyoz, yapay sinir ağı
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi
- Enstitü: Tıp Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Halk Sağlığı Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2024
Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULLAH FİŞNE
- 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
2022
EnerjiPamukkale ÜniversitesiEnerji Yönetimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞENGÜL GÜVEN
- 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
2006
EnerjiMarmara ÜniversitesiElektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF.DR. EMİN ARCA
PROF.DR. İRFAN GÜNEY
- 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
2019
İşletmeSivas Cumhuriyet Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜDAVERDİ BİRCAN
- 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
2018
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURAK BARUTÇU