Kalp hastalıklarını tahmin etmede veri madenciliğiteknikleriyle etkili algoritmanın tespit edilmesi
Determination of effective algorithm with data miningtechniques in predicting heart diseases
- Tez No: 805491
- Danışmanlar: PROF. MEHMET ALİ ERGÜN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Kardiyoloji, Science and Technology, Cardiology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Bilişim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Sağlık Bilişimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 62
Özet
Teknolojik gelişmelerin artmasıyla birlikte hayat standartları yükselmiş, bunun sonucunda insan ömrü uzamıştır. Bu durum beraberinde yaşlı nüfus artışı, beslenme alışkanlıklarının değişmesi ile kalp hastalıkları ve çeşitli ölümcül hastalıkların ortaya çıkmasına neden olmuştur. Son yıllarda yapılan araştırmalara göre; kalp hastalıkları dünyada insan ölümlerinin en büyük nedenlerinden biri olarak bilinmektedir. Bu nedenle kalp hatalıklarının teşhis edilerek tedavi edilmesi, ölüm oranlarının azalmasında önemli bir yere sahiptir. Bu kapsamda; hem ölüm oranlarının yüksek olması ve erken teşhis ile bu hastalıkların önlenebiliyor olması hem de çok sayıda kalp hastalığı teşhisi konulan hastadan elde edilen büyük bir verinin olması bu konun ile ilgili çalışmaların yapılmasına olanak sağlamaktadır. Ayrıca bu büyük verinin varlığı veri madenciliği teknikleri aracılığıyla işlenmeye oldukça uygundur. Bu çalışmada; kalp hastalıklarını tahmin etmede kullanılabilecek en etkili algoritma ya da algoritmaları tespit edebilen java programlama diliyle android tabanlı mobil bir uygulama geliştirilmiştir. Yapılan bu uygulama ile cep telefonu üzerinden uygun veri seti yüklenerek algoritmaların doğru sonucu tespit etme başarısı hesaplanmaktadır. Bu uygulama kullanılarak, sağlık çalışanları ve bireyler kalp sağlıklarını daha iyi anlayabilir ve yönetebilirler, ve potansiyel olarak kalp hastalıklarının gelişme riskini azaltabilirler. Ayrıca, android tabanlı bir platform kullanımı, uygulamanın çeşitli cihazlardan kolay ve uygun bir şekilde erişilebilmesini sağlar, daha büyük bir izleyici kitlesine erişilebilirliği arttırır. Genel olarak, bu uygulama, ileri veri analizi ve veri madenciliği tekniklerinin kullanımıyla, kalp hastalığı tanı ve tedavisinin iyileştirilmesine katkıda bulunmayı ve potansiyel olarak yaşamları kurtarma amacı güder.
Özet (Çeviri)
With the increase in technological developments, living standards have risen and as a result, life expectancy has increased. This has led to an increase in the elderly population and changes in nutrition habits, resulting in heart diseases and various fatal diseases. According to recent research, heart disease is known to be one of the leading causes of human deaths worldwide. Therefore, the diagnosis and treatment of heart disease is important in reducing mortality rates. In this context, both the high mortality rates and the fact that these diseases can be prevented by early diagnosis, as well as the large amount of data obtained from a large number of patients diagnosed with heart disease, make it possible to carry out studies on this subject. In addition, the existence of this large data is very suitable for processing through data mining techniques. In this study, an android- based mobile application that can identify the most effective algorithm or algorithms that can be used to predict heart disease was developed. With this application, the accuracy of algorithms in correctly detecting the appropriate data set used in the diagnosis of heart disease is calculated using a mobile phone. By using this application, healthcare professionals and individuals can better understand and manage their heart health, and potentially reduce their risk of developing heart diseases. Additionally, the use of an android-based platform allows for convenient and easy access to the application from a wide range of devices, making it more accessible to a larger audience. Overall, this application aims to contribute to the improvement of heart disease diagnosis and treatment, and potentially save lives through the use of advanced data analysis and data mining techniques.
Benzer Tezler
- 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
- Hear failure prediction using machine-learning methods
Makine öğrenme yöntemlerini kullanarak kalp yetmezliği tahmini
ESRA MOHAMED OSAMA A. ALGHWIL
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBüyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. GÜNET EROĞLU
- Kalp yetmezliği hasta verilerinin farklı sınıflandırma yöntemleriyle analizi
Analysis of heart failure patient data with different classification methods
ŞEVVAL TUĞÇE BADİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
MatematikYıldız Teknik ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUTLU AKAR
- Predicting the existence of mycobacterium tuberculosis on patients by data mining approach
Hastalarda mycobacterium tuberculosis bakterisinin varlığının veri madenciliği yaklaşımı ile tahmini
TAMER UÇAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
DOÇ. DR. ADEM KARAHOCA
- Classification of abnormal respiratory sounds using deep learning techniques
Solunum seslerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması
AHAMADI ABDALLAH IDRISSE
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ