Early detection and estimation of diseases by using machine learning methods
Makine öğrenme yöntemleriyle hastalıkların erken tespiti ve tahmini
- Tez No: 769015
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SEFER KURNAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 60
Özet
Kronik böbrek hastalığı, vakalarında böbreğinize zarar verir ve sağlığınızı koruma işini azaltır. Ayrıca gelişebilir Kansızlık ve basınç, sinir ve kemik hasarı gibi başka komplikasyonlara ve birçok komplikasyona neden olur. Kronik böbrek hastalıkları, herhangi bir belirti göstermediği için son yıllarda çok ciddi bir sorundur. Kronik böbrek hastalığının (KBH) erken öngörülmesi, tanı süresinin azaltılmasına, tanı ve tedavinin doğruluğunu artırmaya ve hastalığın hızla gelişmesini önlemeye yardımcı olacaktır. CKD ve otomatikleştirilmiş uygulama algoritmalarını kullanan CKD olmayanlar, güçlü ve odaklanmış otomatik öğrenme algoritmaları geliştirmiştir, verilerin sonuçlarını işler, hesaplama maliyetini düşürür ve veri madenciliği terimi büyük veritabanlarını tespit etmek için kullanılır. Aramanın amacı, kronik böbrek hastalığını tahmin etme kararını desteklemek için yeni bir sistem modeli sunmak ve SVM algoritmasının, karar ağacının ve derin nöralin performansını karşılaştırmaktır. Derin sinir ağı diğer yöntemlere kıyasla daha iyidir, bu nedenle %97 çözünürlüklü ağaç algoritmalarında ve SVM'de kronik böbrek hastalığının yokluğunu veya varlığını araştırmak için kullanılır ve derin sinir ağı bir dizi uygulamada büyük ölçekte kullanılır, veri madenciliği ve karar sistemleri dahil.
Özet (Çeviri)
Chronic kidney disease, in its cases, causes damage to your kidney and reduces its work in maintaining your health. It may also develop It causes some other complications such as anemia and pressure, nerve and bone damage, and many complications. Chronic kidney diseases a very serious problem in the current years, because it does not show any symptoms. The prediction of (CKD)chronic kidney disease early will help reduce the time of diagnosis, improve the accuracy of diagnosis and treatment, and prevent the development of the disease quickly. CKD and non-CKD using automated application algorithms have developed strong and focused automatic learning algorithms process the results of data, reduce the cost of computation, and the data mining term is used to detect large databases. The goal of the search is to submit a new system model to the support the decision to predict (CKD) chronic kidney disease and compare the performance of the SVM algorithm, decision tree, and deep neural. The deep neural network is better compared to other methods, so it's used to research the absence or presence of chronic kidney disease at 97% resolution tree algorithms and SVM, and the deep neural network is used on a large scale in a number of applications, including data mining and decision systems.
Benzer Tezler
- Yapay zekâ tabanlı elektrokardiyografi sinyali ile kan basıncı tespiti
AI-based blood pressure detection with electrocardiography signal
DERYA KANDAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED KÜRŞAD UÇAR
- Fotopletismografi sinyal ile manşetsiz giyilebilir kan basıncı tahmin sistemi
Cuff-less wearable blood pressure estimation system with photoplethysmography signal
HÜSEYİN MURAT KOPARIR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTekirdağ Namık Kemal ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZKAN ARSLAN
- Makine öğrenmesi ve görüntü işleme yöntemlerini kullanarak et sığırlarında canlı ağırlık tahmini
Live weight estimation in beef cattle using image processing and machine learning methods
AHMET ERHAN KARAHAN
- Giyilebilir sensörlerle sağlık izleme
Health monitoring via wearable sensors
TUNÇ AŞUROĞLU
Doktora
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBaşkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN OĞUL
- Recognition and monitoring of human motions using RF signals
İnsan hareketlerinin RF sinyalleri kullanarak tanımlanması ve izlenmesi
CAN UYSAL
Doktora
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TANSU FİLİK