Geri Dön

Laboratuvar tetkik sonuçları üzerinde makine öğrenmesi uygulamaları

Machine learning applications on laboratory test results

PDF İndir

  1. Tez No: 756831
  2. Yazar: UĞUR ENGİN EŞSİZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HACİRE OYA YÜREGİR, DR. ÖĞR. ÜYESİ BİRSEN İREM SELAMOĞLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 208

Özet

Vitamin D hem yetişkin hem de çocuk sağlığı için gerekli vitaminler arasındadır ve eksikliği birçok hastalığın habercisi olarak görülmektedir. Diyabet ise birçok ölümcül hastalığın oluşumunda öncü rol oynayan kronik bir sağlık durumudur. Bu çalışmada, nitelik seçimi ile birleştirilmiş veri madenciliği tekniklerine dayalı olarak vitamin D eksikliği teşhisi önerilmiştir. Yapılan çalışma kan testi sonuçları üzerinden vitamin D değerini doğru tahminlemeye çalışırken aynı zamanda tahmin için gerekli parametreleri de azaltmayı hedeflemektedir. Makine öğrenmesi ile yapılan tahminler, laboratuvar ortamında yapılan vitamin D ölçüm sürecinden kıyaslanamayacak derecede hızlı sonuç vermektedir. En iyi sonuç diyabet hastalarının veri seti üzerinde tamamlanan deneyler sonucunda alınmış ve relif-f nitelik seçimi algoritmasıyla seçilen 19 nitelikten oluşan destek vektör makineleri modeli için % 98,030 ile en yüksek sınıflandırma doğruluğunun elde edildiği görülmüştür. Çalışma sonucunda, yapılan testlerin azaltılabileceği görülmüştür. Yöntemlerin performansları sınıflandırma doğruluğu, duyarlılık, özgüllük, kesinlik, f-measure ve kappa gibi performans ölçütleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Ayrıca bu çalışmayla tüm parametrik ve parametrik olmayan algoritmalar için yeni bir kıyaslama veri seti hazırlanmıştır.

Özet (Çeviri)

Vitamin D is among the essential vitamins for both adult and child health, and its deficiency is seen as a precursor to many diseases. Diabetes is a chronic health condition that plays a leading role in the formation of many fatal diseases. In this study, a diagnosis of vitamin D deficiency is proposed based on data mining techniques combined with feature selection. The study aims to accurately estimate the vitamin D value through blood test results, while also aiming to reduce the necessary parameters for estimation. Predictions made with machine learning give results incomparably faster than the vitamin D measurement process made in the laboratory. The best results were obtained as a result of the experiments completed on the data set of diabetes patients and it was seen that the highest classification accuracy was obtained with 98.030 % for the support vector machine model consisting of 19 features selected with the relif-f feature selection algorithm. As a result of the study, it has been seen that the number of the tests can be reduced. The performance of the methods was evaluated using performance metrics such as classification accuracy, sensitivity, specificity, precision, f-measure, and kappa. In addition, with this study, a novel benchmark data set was prepared for all parametric and non-parametric algorithms.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    799511

    Makine öğrenmesi kullanılarak üst gastrointestinal kanaması olan hastalarda yoğun bakıma yatış ve hastane içi mortalite riski arasındaki ilişkinin araştırılması

    Using machine learning, investigation of therelationship between icu installation and in-hospitalmortality risk in patients with upper gastrointestinalbleeding

    NACİYE BÜŞRA ERDOĞAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Acil TıpSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Acil Tıp Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞERVAN GÖKHAN

  2. Tez No

    857423

    Makine öğrenmesi modelleri kullanılarak oral glukoz tolerans testi (OGTT) uygulanmadan glukoz intoleransının tahminlenmesi

    Prediction of glucose intolerance without oral glucose tolerance test (OGTT) using machine learning models

    BANU İŞBİLEN BAŞOK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    EkonometriDokuz Eylül Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İPEK DEVECİ KOCAKOÇ

  3. Tez No

    412808

    Akut pankreatit tanı ve prognoz göstergesi olarak 'soluble ürokinaz plazminojen aktivatör reseptörünün' (su par) rolü

    The role of 'soluble uroki̇nase plasmi̇nogen acti̇vator receptor' (supar) as an i̇ndi̇cator i̇n maki̇ng di̇agnosi̇s and esti̇mati̇ng prognosi̇s

    KADİR KÜÇÜKCERAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    İlk ve Acil YardımNecmettin Erbakan Üniversitesi

    Acil Tıp Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET ERGİN

  4. Tez No

    730462

    Çocuk yoğun bakım ünitesinde beyin ölümü gerçekleşen olguların değerlendirilmesi ve çocuklarda organ bağışı sıklığının belirlenmesi

    Evaluation of cases with brain death in a children intensive care unit and determining the frequency of organ donation in children

    BETÜL EKİCİ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıEge Üniversitesi

    Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BÜLENT KARAPINAR

  5. Tez No

    212906

    Toprakta değişik uçucu organik bileşiklerin adsorpsiyonunun incelenmesi

    Analysis for adsorption of different volatile organic compounds in soil

    TUĞBA CEREN İSTEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Mühendislik BilimleriGazi Üniversitesi

    Mühendislik Bilimleri Bölümü

    DOÇ. DR. NAİL YAŞYERLİ

Geri Dön