Geri Dön

Patolojik tanı ve bulguların derin öğrenme yöntemleri ile analizi ve tahmini

Analysis and estimation of pathological diagnosis and findings with deep learning methods

  1. Tez No: 723381
  2. Yazar: AHMET ANIL ŞAKIR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ALİ HAKAN IŞIK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Patoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Pathology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 58

Özet

İnsan hastalıklarında olduğu gibi, hayvan hastalıklarında da hızlı teşhisin önemi büyüktür. Hastalık tedavilerinin doğru yapılabilmesi açısından teşhisin hızlı konulması kadar, konulan teşhisin yüksek doğruluk oranında olması da gerekmektedir. Bu çalışmada Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Veteriner Fakültesi Patoloji Anabilim Dalına ait 2000-2020 yılları arasında incelenen verilerden oluşan veri seti içerisinde bulunan hastalık türlerinin, karar ağacı sınıflandırma modeli ile KNN sınıflandırma modeli kullanılarak tahmini yapılmıştır. Veri seti içerisinde bulunan yaş, tür, şehir, cinsiyet gibi kategoriler ise grafikler halinde analiz edilmiştir. Tahmin ve analiz işlemlerinin doğru sonuçlar verebilmesi açısından veri seti bazı ön işlemlerden geçirilerek düzeltilip, eksik veriler tamamlanmıştır. Tahmin ve analizlerden elde edilen sonuçların hayvan hastalık teşhislerinde hızlı ve doğru teşhis koyulmasına olanak sunacağı düşünülmektedir.

Özet (Çeviri)

As in human diseases, rapid diagnosis of animal diseases is of great importance. In order for the disease treatments to be carried out properly, the diagnosis must be of high accuracy, as well as the rapid diagnosis. In this study, the disease types in the data set consisting of the data examined between the years 2000-2020 belonging to the Department of Pathology of the Faculty of Veterinary Medicine of Burdur Mehmet Akif Ersoy University were estimated by using the decision tree classification model and the KNN classification model. Categories such as age, type, city, and gender in the data set were analyzed in graphics. For the estimation and analysis processes to give accurate results, the data set was corrected by going through some pre-processes and the missing data in the data set was completed. It is thought that the results obtained from the estimation and analysis will allow rapid and accurate diagnosis in animal disease diagnoses.

Benzer Tezler

  1. A deep learning architecture for missing metabolite concentration prediction

    Eksik metabolit miktarı tahmini için bir derin öğrenme mimarisi

    SADİ ÇELİK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ ÇAKMAK

  2. Ön işleme tabanlı manyetik rezonans sekans karşılaştırmalı servikal lenf nodu segmentasyonu

    Preprocessing based magnetic resonance sequence comparative cervical lymph node segmentation

    ELİF AYTEN TARAKÇI

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Kulak Burun ve BoğazSağlık Bakanlığı

    Kulak Burun Boğaz Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METİN ÇELİKER

  3. Servikal premalign lezyonların tanısında akıllı telefon bazlı yapay zeka teknolojisinin konvansiyonel kolposkopi ile karşılaştırmalı prospektif araştırılması

    Comparative prospective investigation of smartphone-based artificial intelligence technology and conventional colposcopy in the diagnosis of cervical premalignant lesions

    ŞERİFE IŞIK

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Kadın Hastalıkları ve DoğumSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Kadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NERGİZ KENDER ERTÜRK

  4. Parotis bezi patolojileri tanısında derin öğrenme tabanlı yapay zeka modelinin kullanımı ve etkinliği

    Utilization and efficacy of deep learning-based artificial intelligence model in the diagnosis of parotid gland pathologies

    KAZIM AYBERK SİNCİ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Radyoloji ve Nükleer Tıpİzmir Katip Çelebi Üniversitesi

    Radyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NEZAHAT KARAÇA ERDOĞAN

    DR. İLKER ÖZGÜR KOSKA

  5. Rektum kanserinde neoadjuvan tedaviye cevabın değerlendirilmesinde derin öğrenmenin yeri

    The role of deep learning in the evaluation of the response toneoadjuvant chemoradiotherapy in rectal cancer

    EDA CİNGÖZ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Radyoloji ve Nükleer Tıpİstanbul Üniversitesi

    Radyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MERVE GÜLBİZ DAĞOĞLU KARTAL