Geri Dön

A symptom based clinical decision support system for early diagnosis of Behcets disease

Behçet hastalığının erken teşhisi için semptom temelli bir karar destek aracı

  1. Tez No: 684162
  2. Yazar: LEILI NOZAD DIZAJI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. FEYZANUR TUNCER KILINÇ, PROF. DR. BEKİR SIDDIK BİNBOĞA YARMAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyoistatistik, Biyomühendislik, Biostatistics, Bioengineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Genetik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Biyobilişim ve Hesaplamalı Biyoloji Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 75

Özet

Behçet hastalığı (BH), sistemik vaskülitik sendromlara ait olan ve her tür damarı ve boyutu etkileyen enflamatuar bir hastalıktır. Türkiye'de BH, diğer ülkeler arasında en yüksek insidansa sahiptir (100.000 kişi başına 20 ila 420 vaka). Hastalığın teşhisi için kesin bir test olmadığından, teşhis fiziksel belirtilere dayanmaktadır. Zaman geçtikçe fiziksel semptomlar kötüleşmekte ve şiddetlenmektedir. Bu nedenle, hastalığın erken teşhisi önemlidir ve BH hastalarının yaşam kalitesini artırabilmektedir. Günümüzde çeşitli hastalıkların erken teşhisi için klinik karar destek sistemi geliştirmeye odaklanan çeşitli çalışmalar yapılmaktadır. Bu tezde, Behçet hastalığının ön tanısında kullanılmak üzere BH şüphesi olan hastalar için Bayes' teoremine ve koşullu olasılığa dayalı bir matematiksel model geliştirmeyi amaçladık. Modeli MATLAB programında gerçekleştirerek, BH vakalarını fiziksel semptomlara göre tespit edebilen bir klinik karar destek sistemi oluşturduk. Bizim önerdiğimiz sistemin, BH vakalarını yüksek sıklıkta tespit edebildiğini gösterdik. Geliştirdiğimiz model ile ayrıca BH dışındaki hastalıkları olan vakaların dışlanabildiği gösterilmiştir. Böylelikle, geliştirdiğimiz bu model ile Behçet hastalığına erken teşhis konularak, uygun uzmanlara yönlendirilmesine katkı sağlanabileceği düşünülmektedir.

Özet (Çeviri)

Behcet's disease (BD) is an inflammatory disorder that belongs to the systemic vasculitic syndromes and affects all types of vessels and sizes. BD in Turkey has the highest incidence among other countries (between 20 upto 420 per 100,000 people). Since no definitive test is available for BD, general basis for detection of this disorder is looking for physical manifestations. As time progresses the symptoms get worse, Therefore, early detection of the disease is important and could make patients' condition less painful. Nowadays, several studies with focus on developing clinical decision support system for early diagnosis of various diseases have been performed. In this thesis, we intended to work on a pre-diagnosis method of Behcet's disease and develop a mathematical model based on Bayes' theorem and conditional probability for patients, who are suspicious of BD. By performing the model in MATLAB program, we created a clinical decision support system that is able to detect BD cases based on physical symptoms. Our proposed system was able to detect BD cases with high frequency and also could exclude cases with diseases other than BD. We believe, this model could provide support for people in early diagnoses of Behcet's disease and help refer them to the proper expert

Benzer Tezler

  1. Mathematical model-based clinical decision support system algorithm design study that can support the diagnosis of celiac disease

    Çölyak hastalığının teşhisine destek verebilecek matematik model tabanlı kds algoritması tasarımı

    ELİF KESKİN BİLGİÇ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. İNCİ ZAİM GÖKBAY

    DOÇ. DR. YUSUF KAYAR

  2. Beyin BT görüntülerinden inme teşhisine yönelik derin öğrenme tabanlı hekim karar destek sistemi

    Deep learning based physician decision support system for diagnosis of stroke from brain CT images

    MUHAMMED ÖNAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Ekobilişim Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BUKET KAYA

  3. Kronik inflamatuvar demiyelinizan polinöropati (CIDP) hastalığının teşhisinde makine öğrenme algoritmaları kullanılarak karar destek sistemi oluşturma

    Developing a decision support system for the diagnosis of chronic inflammatory demyelinating polyneuropathy (CIDP) using machine learning algorithms

    HÜSEYİN AKBUDAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Biyomedikal Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUHAMMET SERDAR BAŞÇIL

  4. Biyoterörist harp maddelerinin yayılımının tahminine yönelik bulanık mantık tabanlı karar destek sistemleri tasarlanması

    Fuzzy logic based decision support systems designed for estimating spread of bioterrorist war agents

    SERHAT ÖZBEY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolPamukkale Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET KOLUMAN

  5. Ejeksiyon fraksiyonu düşük ve korunmuş kalp yetersizliği vakaları için tek sinyal kullanarak makine öğrenmesi tabanlı yeni bir tanı algoritması

    A new machine learning-based diagnostic algorithm using single signal for cases of heart failure with low and preserved ejection fraction

    PINAR ÖZEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    BiyoistatistikSakarya Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET RECEP BOZKURT