Tıpta yapay zeka temelli yaklaşımlar
Artificial intelligence based approaches in medicine
- Tez No: 691791
- Danışmanlar: PROF. DR. BURAK ORDİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 92
Özet
İnsan beyninin çalışma mekanizmasının taklit edilmesi, tecrübelerden çıkarım elde ederek yeni davranışlar geliştirme gibi bütün bu işlemlerin bir bilgisayar sistemi üzerinde kusursuz yapılma arzusu çok eski zamanlardan beri süregelen, geçen her yıl önemi daha da artan, son 10 yıldır da kullanılması yaygınlaşmış bir konudur. Günümüz dünyasında kanser ve aşı çalışmaları başta olmak üzere tıp alanında da Yapay Zeka Temelli yöntemlerin kullanılması giderek zorunlu bir ihtiyaç haline gelmiştir. Bu tez çalışmasında, Yapay Zeka kavramı ele alınıp, tıp alanında ne şekilde uygulamalara sahip olduğu incelenmiştir. Yapılan çalışmalarda hangi yöntemlerin nasıl uygulandığı ve veri setleri üzerinde elde edilen sonuçların nasıl yorumlandığı ayrıntılı incelenmiştir. Bunun yanı sıra literatürden alınan üç veri seti üzerinde açık kaynak kodlu bir yazılım olan WEKA paket programı kütüphanelerinden destek vektör sınıflandırıcı, RandomTree, J48, RandomForest ve DesicionStump yöntemleri kullanılıp elde edilen sonuçlar analiz edilmiştir.
Özet (Çeviri)
The desire to imitate the working mechanism of the human brain, to develop new behaviors by deriving from experiences, the desire to make all these processes flawlessly on a computer system has been ongoing since ancient times, its importance has increased every year, and its use has become widespread for the last 10 years. In today's world, it has become a necessity to use Artificial Intelligence-based methods in the field of medicine, especially in cancer and vaccine studies. In this thesis, the concept of Artificial Intelligence was discussed and its applications in the field of medicine were examined. In the studies, how methods are applied and how the results obtained on the data sets are interpreted have been examined in detail. In addition, the results obtained by using support vector classifier, RandomTree, J48, RandomForest and DesicionStump methods from WEKA program libraries on three data sets taken from the literature were analysied.
Benzer Tezler
- Yapay zeka destekli FDG PET/BT radyomiks modeli ile karaciğere metastatik kolorektal kanserli hastalarda y-90 cam mikroküreler ile yapılan transarteriyel radyoembolizasyon (TARE tedavisine yanıtın öngörülmesi
Prediction of response to transarterial radioembolization (TARE ) with yttrium-90 glass microspheres using artificial intelligence assisted FDG PET/CT radiomics model in patients with colorectal cancer metastatic to the liver
TUĞBA NERGİZ KISSA BOLAT
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Radyoloji ve Nükleer TıpMarmara ÜniversitesiNükleer Tıp Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FUAT DEDE
- Mikroşebekelerde ada mod çalışmanın tespiti ve güç kalitesi olaylarının sınıflandırılması için yapay zekâ tabanlı kontrol yöntemlerinin geliştirilmesi
Development of artificial intelligence based control methods for detection of islanding conditions and classification of power quality events in microgrids
ALPER YILMAZ
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKAY BAYRAK
- Kliniğimizde histerektomi planlanan hastaların endikasyonlarının yapay zekâ programının önerileri ile karşılaştırılması
Comparison of indications for hysterectomy in our clinic with recommendations of the artificial intelligence program
SALTUK BUĞRA ARIKAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Bilim ve TeknolojiAkdeniz ÜniversitesiKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MAHMUT İLKİN YERAL
- Sulkus tanılı hastaların videostroboskopik görüntülerinin yapay zeka temelli tanısal değerlendirilmesi
An ai-powered diagnostic assessment of videostroboscopic images in patients diagnosed with sulcus
ÖMER TARIK KAVAK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Kulak Burun ve BoğazMarmara ÜniversitesiKulak Burun Boğaz Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NECATİ ENVER
- Glioblastom ve soliter beyin metastazı ayırıcı tanısında konvansiyonel MR sekanslarından otomatik segmentasyonla elde edilen radiomics verileri ile oluşturulan yapay zeka modellerinin başarısı
Differential diagnosis of glioblastom and soliter brain metastasis:the success of artificial intelligence models created with radiomics data obtained by automatic segmentation from conventional MRİ sequences
EMİN DEMİREL
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2020
Radyoloji ve Nükleer TıpAfyonkarahisar Sağlık Bilimleri ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÇİĞDEM ÖZER GÖKASLAN