Ensemble methods for heart disease prediction
Kalp hastalığı tahmini için ensemble metotlar
- Tez No: 774876
- Danışmanlar: PROF. DR. HADİ HAKAN MARAŞ, DR. ÖĞR. ÜYESİ HALİT ERGEZER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çankaya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 66
Özet
Bu çalışma otomatik kalp hastalığı tahmini için ensemble metotları içermektedir; bu kritik sağlık işlemi birçok yeni algoritma ile gerçekleştirilmiştir. Birincisi, ikili dizilerin rastgelelik analizine göre bir taban tahmincisi geliştirilmiştir. İkincisi, sıkıştırılmış kovaryans tahmini metotlarına dayalı başka bir sınıflandırıcı tanıtılmıştır. Üçüncüsü, kurtosis ve KS-test önem şemasına göre şekillenen bir sınıflandırıcı geliştirilmiştir. Son olarak, lojistik regresyon, çoğunluk oy uygulamasına ve olasılık yoğunluk tahminine dayalı sınıflandırıcı şemalarımız ile birleştirilmiştir. Bu son sınıflandırıcı, state-of-the-art metotlar ile karşılaştırılmış ve elde edilen isabet oranları raporlanmıştır.
Özet (Çeviri)
This work consists of automatic heart disease prediction ensemble methods; this critical human health task is performed using several new algorithms. First, we introduce a weak classifier based on the randomness analysis of binary sequences. Second, we present another classifier in which the shrunk covariance estimation is utilised during the training and prediction phases. Third, we present a classifier in which Gaussian probabilities are summed via a kurtosis and KS-test importance scheme. Finally, a two-fold ensemble implementation is created by fusing logistic regression and our majority voting density estimation classifier. This final classifier is compared with state-of-the-art methods, and the sensitivity, specificity, accuracy and optimised precision are reported.
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
- Optik koherens tomografisi görüntüleri kullanarak evrişimsel sinir ağı tabanlı retinal hastalık tespiti
Convolutional neural network based retinal disease detection via optical coherence tomography images
İSMAİL KAYADİBİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Mühendislik BilimleriAfyon Kocatepe ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜR EMRE GÜRAKSIN
- EKG aritmilerinin zaman frekans esaslı öznitelikler kullanılarak sınıflandırılması
Classification of ECG arrhythms using time-frequency based features
FULYA AKDENİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TEMEL KAYIKÇIOĞLU
- Hastalık tanısı verilerinde veri ön işlemenin topluluk öğrenme sınıflandırma algoritmaları üzerindeki etkisinin incelenmesi
Investigation of the effect of data preprocessing on ensemble learning classification algorithms in disease diagnosis data
YÜKSEL ÖZKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
BiyoistatistikEge ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ASLI SUNER KARAKÜLAH
- Development of data mining methodologies and machine learning models to understand cardiovascular disease mechanisms
Kardı̇ovasküler hastalık oluşum mekanı̇zmalarını anlamak ı̇çı̇n verı̇ madencı̇lı̇ğı̇ yöntemlerı̇ ve makı̇ne öğrenmesı̇ modellerı̇nı̇n gelı̇ştı̇rı̇lmesı̇
BURAK KOLUKISA
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAbdullah Gül ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURCU BAKIR GÜNGÖR