Geri Dön

Diyabetli hastalarda glikoz yoğunluğu'nun tahmin edilmesi için yapay zeka tabanlı bir karar destek sistemi tasarımı

The design of an artificial intelligence based decision support system for prediction of glucose concentration in diabetes patients

PDF İndir

  1. Tez No: 684676
  2. Yazar: CANER OKUTKAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ŞAKİR ESNAF
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 167

Özet

Diyabetli hastalar sürekli kan şekeri seviyelerini takip etmektedirler. Diyabet hastalarının tedavilerini kolaylaştırmak amacıyla, tedavi için gerekli kan şekeri konsantrasyonunu tahmin etmek için yapay zeka tabanlı bir karar destek sistemi tasarlamak bu tezin amacıdır. Bu doğrultuda, tez kapsamında diyabetik hastaların sağlık durumlarını, yaşam tarzlarını takip etmek, kandaki glikoz konsantrasyonlarına göre tedavi süreçleri geliştirmek ve uygulanan tedavilere göre tahminler yapmak amaçlanmaktadır. Bu çalışmada veri kümeleri için bağımsız değişkenler kullanılarak veri madenciliği yöntemleri uygulanmıştır. Kandaki glikoz konsantrasyonunu tahmin etmek için yapay zeka tabanlı karar destek sisteminin tasarlanmasında yapay sinir ağları, rastgele orman algoritması ve destek vektör makineleri kullanılarak hibrit modeller oluşturulmuştur. Çalışmanın amacı, yüksek performanslı hibrit modelleri kullanarak glikoz seviyesi tahmini için yapay zeka tabanlı uzman karar destek sistemi oluşturmaktır. Bu tezi literatürde farklı konumlandırılması düşünülen durum belirtilen 3 yöntemin birarada kullanılması ve 27 adet farklı hibrit çözüm algoritması elde edilmesidir. Bu algoritmalardan elde edilen en iyi performansa sahip hibrit modellerin seçilmesi stratejisinin uygulanması düşünülmüştür. Bu 3 yöntemin bir arada hibrit olarak çözüme girdiği bu durum literatürde görülmeyen bir durum olduğu gözlemlenmiş ve buna göre çözüm şekillenmiştir.

Özet (Çeviri)

Patients with diabetes are constantly monitoring their blood sugar levels. The aim of this thesis is to design an artificial intelligence-based decision support system to predict the blood glucose concentration required for treatment in order to facilitate the treatment of diabetic patients. In this direction, within the scope of the thesis, it is aimed to follow the health status and lifestyle of diabetic patients, to develop treatment processes according to glucose concentrations in the blood and to make predictions according to the treatments applied. Data mining methods by using independent variables for the data sets are applied in this study. In order to estimate the glucose concentration in the blood, hybrid models were created by using artificial neural networks, random forest algorithm and support vector machines in the formation of artificial intelligence based decision support system. In study's aim is create an artificial intelligence-based expert decision support system for glucose level prediction using the highest performance hybrid models. The situation that is thought to be positioned differently in this thesis in the literature is the use of 3 methods together and obtaining 27 different hybrid solution algorithms. The strategy of selecting the best performing hybrid models obtained from these algorithms is considered. It has been observed that this situation, in which these 3 methods are solved together as a hybrid, is not seen in the literature and the solution has been formed accordingly.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    517079

    Tip 2 diyabetes mellitus hastalarında monosit/HDl oranının mikrovasküler komplikasyonlarla ilişkisi

    The relationship between monocyte / HDl ratio and microvascular complications in typE 2 diabetes mellitus pati̇ents

    AHMET DÜZGÜN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Endokrinoloji ve Metabolizma HastalıklarıSağlık Bilimleri Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DR. NAMIK YİĞİT

  2. Tez No

    534347

    Tip 1 diyabet hastaları için yapay pankreas sisteminde kontrol yöntemlerinin geliştirilmesi

    Development of control methods in artificial pancreas system for patients with type 1 diabetes

    SELİM SOYLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KENAN DANIŞMAN

  3. Tez No

    328997

    İn-vitro langerhans adacık hücre canlılığına bazı hücre ve hormon uygulamalarının etkileri

    Some of in-vitro cell viability of islet of langerhans cell and hormone effects

    MELTEM ATEŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Histoloji ve EmbriyolojiGazi Üniversitesi

    Histoloji ve Embriyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜLNUR TAKE KAPLANOĞLU

  4. Tez No

    747218

    The protective role of Urtica dioica extract in improving the physiological and biochemical properties against diabetes experimentally induced male rats‏‏

    Urtica dioica özü'nün diyabete karşı fizyolojik ve biyokimyasal özelliklerinin iyileştirilmesi için koruyucu rolü deneysel olarak eğilimli erkek sıçanlar

    MAHMOOD SAAD AYYED AYYED

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    KimyaÇankırı Karatekin Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VOLKAN EYÜPOĞLU

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ODAY NEAMAH NAJM AL HADITHY

  5. Tez No

    684194

    Diabetes mellitus hastalarına ait dışkı kültürlerinde üreyen bakteri türlerinin normal dışkı kültürleri ile karşılaştırılması

    Comparison of bacterial species reproduced in foot cultures from diabetes mellitus patients with normal feet cultures

    ARİF İRFAN TURAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Sağlık EğitimiAdıyaman Üniversitesi

    Tıbbi Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SADIK AKGÜN

Geri Dön