Makine öğrenmesi yöntemleri ile kovid-19 transkriptomik biyobelirteçlerin belirlenmesi
Determination of kovid-19 transcriptomic biomarkers using machine learning methods
- Tez No: 764305
- Danışmanlar: PROF. DR. MURAT GÖK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yalova Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 59
Özet
Aralık 2019'da Çin'de ortaya çıkan, SARS-CoV-2 virüsünün neden olduğu salgın, dünya çapında kritik bir tehdit olmaya devam etmektedir. SARS-CoV-2 virüsü, insanlarda ölümcül bir hastalık olan kovid-19'a neden olmaktadır. Diğer viral göğüs hastalıklarında görülen semptomlar Kovid-19 hastalığını taşıyan kişilerde de görülebilmektedir. Kovid-19 için iki önemli konu ele alınabilir. Bunlar sırasıyla şunlardır; Birincisi hastada herhangi bir semptom olmayabilir fakat yine de diğer insanlara virüs bulaştırabilir, ikincisi de Kovid-19'lu hastalar diğer solunum yolu enfeksiyonları ile aynı semptomları gösterebilir. Bu sebeple Kovid-19'un teşhisi için geniş çaplı tarama ve çalışmalara ihtiyaç vardır. Günümüzde, kovid-19'un tanısı ve tedavisi için bilim insanları yoğun bir şekilde çalışmaktadır. Kovid-19'un tanısında, makine öğrenmesi yöntemleri ile yapılan çalışmalar önemli bir yere sahiptir. Bu konuda birçok çalışma yapılmıştır. Biz bu çalışmada, Kovid-19'un makine öğrenmesi yöntemleri ile tanısı için GEO veri tabanında elde ettiğimiz enfeksiyonlu ve sağlıklı hastalara ait kan ekspresyon verileri üzerinde Genetik Algoritma, Parçacık Sürü Enyinileme Yöntemi, En İyi Öncelikli öznitelik seçimi yöntemleri ile öznitelik sayısını düşürdük ve sonrasında çeşitli sınıflandırma algoritmaları (Naif Bayes, Bayes Ağları, k-EYK, Rastgele Orman, Lojistik Regresyon, Doğrusal DVM, Radyal Tabanlı Fonksiyon DVM, Poliynomal DVM, Çok Katmanlı Algılayıcı ) ile hastalığı tahmin ettik.
Özet (Çeviri)
The epidemic caused by the SARS-CoV-2 virus, which emerged in China in December 2019, remains a critical threat worldwide. The SARS-CoV-2 virus causes the deadly disease, covid-19, in humans. Symptoms seen in other viral chest diseases can also be seen in people with Kovid-19 disease. Two important issues can be addressed for Covid-19. These are as follows; First, the patient may not have any symptoms but can still infect other people, and secondly, patients with covid may show the same symptoms as other respiratory infections. For this reason, large-scale screening and studies are needed for the diagnosis of Covid-19. Today, scientists work intensively for the diagnosis and treatment of covid-19. Studies with machine learning methods have an important place in the diagnosis of Kovid-19. Many studies have been done on this subject. In this study, we used Genetic Algorithm, Particle Swarm Optimization Method, Best Priority feature selection methods on blood express data of infected and healthy patients that we obtained in Gene Expression Omnibus (GEO) database for the diagnosis of Kovid-19 with machine learning methods. We reduced the number of cases and then predicted the disease with various classification algorithms (Naive Bayes, Bayesian Networks, k-NN, Random Forest, Logistic Regression, Linear SVM, Radial Based Function SVM, Polynomial SVM, Multilayer Perceptron).
Benzer Tezler
- SARS-CoV-2 proteini ile insan proteini arasindaki etkileşimlerin makine öğrenmesi yöntemleri ile tahmini
Prediction of interactions between SARS-CoV-2 protein and human protein using machine learning methods
FİRDES GÜL KORKUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYalova ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT GÖK
- Anti-koronavirüs peptitlerinin protein kodlama yöntemleri ile tespiti
Determination of anti-coronavirus peptides by protein coding methods
HASİBE CANDAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYalova ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT GÖK
- 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
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Medical dataset classification based on different deep learning techniques and meta-heuristic algorithms
Farklı derin öğrenme teknikleri ve meta-sezgisel algoritmalara dayalı tıbbi veri kümesi sınıflandırması
YEZI ALI KADHIM
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAtılım ÜniversitesiMühendislik Sistemlerinin Modellenmesi ve Tasarımı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALOK MISHRA
PROF. DR. REŞAT ÖZGÜR DORUK
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile video görüntülerindeki fiziksel şiddetin tespit edilmesi
Video based physical violation detection using machine learning methods
MUHAMMET FATİH POLAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İstatistikDokuz Eylül Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYLİN ALIN