Yapay zekâ destekli teşhis ve tanıda doktora yardımcı kananalizi yazılımı
Artificial intelligence-supported diagnostic and assistantblood analysis software for doctors
- Tez No: 809764
- Danışmanlar: PROF. DR. SERHAT ÖZEKES
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Tıbbi Biyoloji, Hematoloji, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Medical Biology, Hematology, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Üsküdar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Son yıllarda yapay zekâdaki ilerlemeler, tıp alanında önemli dönüşümlere yol açmaktadır. Yapay zekâ destekli sistemler, tıbbi teşhis, hastalıkların erken tespiti, tedavi planlaması ve hastane yönetimi gibi alanlarda kullanılmaktadır. Bu nedenle, yapay zekâ destekli kan analiz yazılımları önemli bir araç haline gelmiştir. Bu tezin amacı, hastane kan testi sonuçlarını yapay zekâ destekli NEVASOFT yazılımı kullanarak analiz etmek ve doktorlara kolay erişim ve kullanım kolaylığı sağlamaktır. Tez kapsamında, tam kan sayım cihazından elde edilen verileri grafiklendirmekte, mikroskop altında hücreler sınıflandırılmakta ve flowsitometri cihazından gelen veriler analiz edilmektedir. Ayrıca, doktorların görüşleri anketler aracılığıyla toplanmakta ve sonuçlar tez içerisinde incelenmektedir. Bu çalışma, Python programlama dili PyTorch modülü kullanılarak başarılı bir şekilde gerçekleştirilen yapay zekâ tabanlı bir nesne tanıma algoritmasıyla, altı farklı kategoriye ait kan örneklerinin %92 oranında doğru bir şekilde sınıflandırıldığını göstermiştir. PyTorch'un kan analizi yazılımına entegrasyonu, teşhis sürecinin verimliliğini ve doğruluğunu önemli ölçüde artırmıştır. Bu tez, yapay zekâ destekli kan analiz yazılımlarının tıp alanında önemli bir rol oynadığını vurgulayacak ve doktorların hastaların durumunu daha hızlı ve doğru bir şekilde değerlendirmelerine yardımcı olacaktır. Bu çalışmanın bulguları, yapay zekâ teknolojisinin tıp alanında kullanımına yönelik daha fazla araştırmanın yapılmasına katkı sağlayacaktır. Bu çalışma, tıp alanında yapay zekâ teknolojilerinin kullanımına örnek teşkil etmektedir. Yapay zekâ algoritmaları, kan analizi sonuçlarının incelenmesinde kullanılmış ve doktorlara test sonuçlarını daha hızlı ve doğru bir şekilde yorumlama imkânı sağlamıştır. Ayrıca, hücrelerin sınıflandırılması aşamasında da yapay zekâ algoritmalarından faydalanılmış ve mikroskop altında hücre görüntülerinin daha hızlı ve doğru bir şekilde sınıflandırılması sağlanmıştır. Ayrıca, hasta anketlerinden elde edilen veriler analiz edilerek sonuçlara dahil edilmiştir. Yapay zekâ teknolojilerinin tıp alanında kullanımı artmaya devam ederken, bu çalışma benzer araştırmalar için model teşkil edebilir. Ayrıca kan tahlili sonuçlarının hızlı ve doğru yorumlanmasında yapay zekâ algoritmalarının kullanılmasının önemi vurgulanmıştır. Not: Metinde adı geçen yapay zekâ destekli yazılımın“NEVASOFT”adı olduğu varsayılmıştır.
Özet (Çeviri)
In recent years, advancements in artificial intelligence have led to significant transformations in the field of medicine. Artificial intelligence-supported systems are being used in medical diagnosis, early detection of diseases, treatment planning, and hospital management. Consequently, artificial intelligence-supported blood analysis software has become an important tool. The aim of this thesis is to analyze hospital blood test results using an artificial intelligence-supported NEVASOFT software and provide easy access and convenience to doctors. Within the scope of the thesis, the data obtained from a complete blood count device is graphed, cells are classified under a microscope, and data from a flow cytometry device is analyzed. Additionally, the opinions of doctors are collected through surveys, and the results are examined within the thesis. This study successfully implemented an artificial intelligence-based object recognition algorithm using Python programming PyTorch module, achieving a 92% accuracy rate in classifying blood samples into six categories. The integration of PyTorch into the blood analysis software significantly enhanced the efficiency and accuracy of the diagnostic process. This thesis will emphasize the significant role of artificial intelligence-supported blood analysis software in the field of medicine and its assistance in enabling doctors to evaluate the conditions of patients more quickly and accurately. The findings of this study will contribute to further research on the use of artificial intelligence technology in the medical field. This study serves as an example of the use of artificial intelligence technologies in the field of medicine. Artificial intelligence algorithms were utilized in the examination of blood analysis results, enabling doctors to interpret test results more rapidly and accurately. Moreover, artificial intelligence algorithms were employed in the classification of cells, resulting in faster and more precise categorization of cell images under a microscope. Furthermore, data obtained from patient surveys were analyzed and incorporated into the results. As the use of artificial intelligence technologies in the field of medicine continues to increase, this study can serve as a model for similar research endeavors. Additionally, the importance of using artificial intelligence algorithms in the rapid and accurate interpretation of blood analysis results has been underscored. Note:“NEVASOFT”is assumed to be the name of the artificial intelligence-supported software mentioned in the text.
Benzer Tezler
- Manisa yöresinde domateste anlaşmalı tarım ve karşılaşılan sorunlar
Başlık çevirisi yok
OSMAN MURAT KOÇTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiTarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN TALİM
- Bir pamuk iplikhanesinde fiili çalışma metodlarının incelenmesi ve mevcut işlemlerin standart sürelerinin saptanması
Başlık çevirisi yok
MÜRŞİDE KESEROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
İşletmeEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA NAZMİ ERCAN
- Barajların hacim-verim ilişkisi üzerine bir araştırma
Başlık çevirisi yok
MEHMET KILIÇARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
İnşaat MühendisliğiÇukurova Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TEFARUK HAKTANIR
- Çiğit ve ayçiçek yağlarının doğal antioksidan içerikleri ile bu yağların stabilitelerinin arttırılmaları üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
ALİ KEMAL YALNIZ
Doktora
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHİR ÇOLAKO¦LU
- Computer aided design of lumped and distributed broadband matching and filtering networks
Başlık çevirisi yok
ADNAN KÖKSAL
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NEVZAT YILDIRIM