Geri Dön

Predicting chronic kidney disease using ML by using two different datasets: A comparison study

İki farklı veri seti kullanarak makine öğrenmesi ile kronik böbrek hastalığının tahmin edilmesi: Bir karşılaştırma çalışması

PDF İndir

  1. Tez No: 814736
  2. Yazar: ALPER YILMAZ
  3. Danışmanlar: DR. ÖZGE YÜCEL KASAP
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Nefroloji, Nephrology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 77

Özet

Böbrekler, atık ürünleri kandan süzer, idrar ve hormon üretir. Bu, kırmızı kan hücreleri, kan basıncı ve kalsiyum metabolizması için önemlidir. Böbreklerin zaman içinde fonksiyonlarını kaybetmesiyle Kronik Böbrek Hastalığı ortaya çıkar. Glomerüler Filtrasyon Hızı, bu hastalığın güçlü bir belirleyicisidir ve Makine Öğrenmesi teknikleri kullanılarak etkili bir şekilde tahmin edilebilir. Bu çalışmada, sekiz Makine Öğrenmesi modelinin ve bunların birleşimiyle elde edilen modelin performansları, farklı iki halka açık veri kümesi üzerinde ve bu iki veri kümesinin birleşiminden elde edilen veri kümesi üzerinde karşılaştırılmıştır. Veri kümelerinden biri, Hindistan'dan, 2015 yılına ait, 400 kayıt ve 26 öznitelik içerirken, diğer veri kümesi, Bangladeş'ten, 2021 yılına ait, 200 kayıt ve 29 öznitelik içermektedir. Çapraz kontrolde, bir veri kümesinde eğitilen dokuz model, modeller tarafından görülmeyen diğer veri kümesinde test edildi. Bu iki veri kümesinin birleşimiyle yeni bir veri kümesi elde edildi ve dokuz model bu birleşik veri kümesi üzerinde eğitilip test edildi. Ayrıca, dokuz model, birleşik veri kümesinin azaltılmış bir özellik kümesi üzerinde eğitilip test edildi.

Özet (Çeviri)

The kidneys, filter waste products from the blood, produce urine, and a hormone that is important for the red blood cells, blood pressure regulation, and calcium metabolism. When the functioning of the kidneys gradually declines over time, Chronic Kidney Disease emerges. Glomerular Filtration Rate is a strong indicator of this disease which can be effectively predicted by using Machine Learning techniques. In this study, the performances of eight Machine Learning models and an ensemble of them are compared using two different public datasets and a combined dataset of these two. One of the datasets is from India with 400 records, and 26 attributes from the year 2015, and the other dataset is from Bangladesh with 200 records and 29 attributes from the year 2021. Cross-checking is performed using the eight models and an ensemble of them, such that the nine models trained on one dataset are tested on the other dataset which is unseen by the models. The nine models are trained and tested on a combined dataset of the two. Also, the models are used on a reduced set of features of the combined dataset.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    884788

    Böbrek yetmezliği olan hastalarda nötrofil jelatinaz ile ilişkili lipokalin ve bazı biyokimyasal parametrelerin değerlendirilmesi

    Assessment of neutrophil gelatinase-associated lipocalin and some biochemical parameters in patients with renal failure

    SANA ABDULLAH ASHAIBANI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    KimyaÇankırı Karatekin Üniversitesi

    Biyokimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SALİHA ALYAR

  2. Tez No

    638239

    Normal sınırlardaki 'yüksek duyarlıklı troponin T'değişkenliğinin efor testi pozitifliği ve koroner anatomisi üzerine olan etkisinin araştırılması

    Investigation of the effect of high sensitivity troponin T variability in normal limits on exercise test positivity and coronary anatomy

    MUSTAFA YILMAZ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Kardiyolojiİstanbul Üniversitesi

    Kardiyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CAFER ZORKUN

  3. Tez No

    893990

    Evre 3 ve evre 4 kronik böbrek hastalığı olan hastaların son dönem böbrek yetmezliğine ilerlemesini ön görmedeki yeri için böbrek yetmezliği risk denklemine göre glasgow prognostik skorunun değerlendirilmesi

    Evaluation of glasgow prognostic score according to renal failure risk equation for predicting progression to end-stage renal failure in patients with stage 3 and stage 4 chronic kidney disease

    BUSE ÇİÇEK

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    NefrolojiSağlık Bilimleri Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYŞE ZEYNEP BAL

  4. Tez No

    717683

    Son dönem böbrek yetmezliğine progresyonu öngörmede KDIGO evrelemesi ile böbrek yetmezliği risk denkleminin geçerlilik ve güvenilirliğinin karşılaştırılması

    Comparison of validity and reliability of the risk equationwith KDIGO staging, in the prediction of the end stage renal failure

    İLKNUR ÇEKİM

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    İç HastalıklarıZonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUAMMER BİLİCİ

  5. Tez No

    422882

    Kronik böbrek yetmezliği olan hastalarda egzersiz sonrası kalp hızındaki düzelmenin değerlendirilmesi

    Assessment of heart rate recovery after exercise in patients with chronic kidney disease

    EMRE ALİ ACAR

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    NefrolojiCelal Bayar Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEYHUN KÜRŞAT

Geri Dön