Geri Dön

Makine öğrenmesi algoritmaları ile kalp hastalığı tahmini

Prediction of heart disease with machine learning algorithms

  1. Tez No: 729822
  2. Yazar: GÜNEŞ GÜRSOY
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ASAF VAROL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Maltepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 71

Özet

Son yıllarda hızlı bilgisayarların hayatımıza girmesi, geliştirilen algoritmalar ile yapay zeka teknikleri hızla ilerleyerek hemen her sektörde olduğu gibi tıp alanında da önemli gelişmelere yol açmaktadır. Tıp alanında kalp hastalıkların teşhisinde yapay zekanın alt dallarından olan makine öğrenmesi sıklıkla kullanılmaktadır. Tez çalışmasında makine öğrenmesinde bir sınıflandırma problemi olarak kalp hastalığına ait bir veri seti ile hastaların kalp hastalığının olup olmadığı hakkında bir tahminde bulunulmuştur. Mevcut veri setini denetimli öğrenme türünün altındaki sınıflandırma algoritmaları ile eğiterek her algoritma ile ayrı model oluşturulmuş daha sonra bu modeller ile mevcut test veri seti üzerinden tahminlerde bulunulmuştur. Uygulamada MATLAB programı ve sınıflandırma algoritmalarından lineer diskriminant analizi, k-en yakın komşu, lojistik regresyon, karar ağacı, destek vektör makineleri, Naive Bayes, toplu öğrenme ve sinir ağları algoritmaları kullanılmıştır. Alınan sonuçlarda test veri setinin doğruluk değerleri değerlendirildiğinde en yüksek doğruluk oranlarını lojistik regresyon ve toplu öğrenme algoritmaları %88.9 olarak vermiştir. Çalışmada tahminlere ait hata matrisleri ve ROC eğrilerine de yer verilmiş, algoritmaların doğruluk oranları tablolar halinde gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

In recent years, fast computers have entered our lives, improved algorithms and artificial intelligence techniques have progressed rapidly. Significant developments have been experienced in the field of medicine as in almost every sector. Machine learning, which is one of the sub-branches of artificial intelligence, is frequently used to diagnose heart diseases in medical field. In the thesis study, a dataset of heart disease (heart-statlog) was used to predict whether patients have heart disease or not. By training the existing data set with the classification algorithms under the supervised learning type, a separate model was created with each algorithm, and then predictions were made on the existing test data set with these models. MATLAB program and classification algorithms linear discriminant analysis, k-nearest neighbor, logistic regression, decision trees, support vector machines, Naive Bayes, ensemble learning and neural networks algorithms were used to analyse the data. When the accuracy values of the test data set were evaluated, the logistic regression and ensemble learning algorithms gave the highest accuracy rates as 88.9%. In the study, the confusion matrices and ROC curves of the predictions are also included, and the accuracy rates of the algorithms are given in tables.

Benzer Tezler

  1. Makine öğrenmesi algoritmaları ile kalp hastalığı tahmini

    Heart disease prediction with machine learning algorithms

    YÜKSEL AKTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolİSTANBUL BEYKENT ÜNİVERSİTESİ

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TALAT FİRLAR

  2. Makine öğrenmesi ve öznitelik seçim yöntemleri ile kardiyovasküler hastalıkların tespiti

    Prediction of cardiovascular diseases with machine learning and feature selection methods

    ŞEYMA İZMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Ticaret Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA CEM KASAPBAŞI

  3. Hastalık tahmininde makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmalarının karşılaştırılması ve bootstrap metodu kullanımı

    Comparison of machine learning classification algorithms and using the bootstrap method in disease prediction

    GAMZE KABA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İstatistikİstanbul Ticaret Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEDA BAĞDATLI KALKAN

  4. Automated diagnostic tool for hypertension using deep learning model

    Derin öğrenme modelini kullanarak hipertansiyon için otomatik teşhis aracı

    TUĞBA YILMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BAHA ŞEN

  5. Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini

    ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK