Geri Dön

İç hastalıkları alanında makine öğrenmesi yöntemlerinin uygulamaları ve karşılaştırılmaları

Applications and comparisons of machine learning methods in the field of internal diseases

  1. Tez No: 821232
  2. Yazar: LEYLA TÜLÜ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BEDRİ BAHTİYAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Pamukkale Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 92

Özet

İnsan sağlığı, kaliteli yaşamı doğrudan etkileyen bir faktördür. Bu kalitenin bozulmaması için doğru zamanda gerekli testler yapılmalı ve tedbir alınmalıdır. Ancak artan nüfus sayısıyla hekimlere düşen iş yoğunluğu da doğrudan artmaktadır. Bu sebeple hastalara ayrılan süre kısalmaktadır. Bu sürede problemi anlayabilme ve hastalık teşhisi koyma süreci ise sağlık alanının en önemli ve en büyük problemlerden biridir. Bu süreci kolaylaştırmak için yapay zeka ile çeşitli çözümler uygulanmaktadır. Bu tez çalışmasında Pamukkale Üniversitesi Hastanesi İç Hastalıkları Polikliniğine başvurmuş hastaların kan testleri bilgilerini içeren veri seti ele alınarak makine öğrenmesinin çok-sınıflı ve çok etiketli sınıflandırma özelliği üzerinde çalışılmıştır. Ayrıca literatürde fazlaca çalışılmış olan Pima Indian Diabetes veri seti üzerinde de ikili sınıflandırma çalışması yapılmıştır. Veri setlerine yapay sinir ağı, destek vektör makineleri ve hafif gradyan artırma makineleri makine öğrenmesi yöntemleri uygulanmış ve modellerin performansları karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

Human health is a factor that directly affects the quality of life. In order not to deteriorate this quality, necessary tests should be done at the right time and precautions should be taken. However, with the increasing population, the workload of doctors directly increases. For this reason, the time allocated to patients is shortened. In this period, the process of understanding the problem and diagnosing the disease is one of the most important and biggest problems in the field of health. To facilitate this process, various solutions are implemented with artificial intelligence. In this thesis, the multi-class and multi-label classification feature of machine learning was studied by considering the data set containing the blood test information of the patients who applied to the Pamukkale University Hospital Internal Diseases Polyclinic. In addition, a binary classification study was carried out on the Pima Indian Diabetes data set, which has been studied extensively in the literature. Artificial neural network, support vector machines and light gradient boosting machine machine learning methods were applied to the datasets and the performances of the models were compared.

Benzer Tezler

  1. Diyabetik retinopati teşhisine yönelik yapay zekâ tabanlı karar destek modeli

    An artificial intelligence-based decision support model for diabetic retinopathy diagnosis

    ABDULRAHMAN ÇAVLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgi ve Belge YönetimiFırat Üniversitesi

    Teknoloji ve Bilgi Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MESUT TOĞAÇAR

  2. Mathematical model-based clinical decision support system algorithm design study that can support the diagnosis of celiac disease

    Çölyak hastalığının teşhisine destek verebilecek matematik model tabanlı kds algoritması tasarımı

    ELİF KESKİN BİLGİÇ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. İNCİ ZAİM GÖKBAY

    DOÇ. DR. YUSUF KAYAR

  3. Yapay zeka kullanılarak klinik tanının öngörülmesinde biyokimyasal test sonuçlarının rolünün araştırılması

    Investigation of the role of biochemical test results in prediction of clinical diagnosis using artificial intelligence

    YUSUF YEŞİL

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi

    Tıbbi Biyokimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EVİN ADEMOĞLU

    DOÇ. DR. ALPAY MEDETALİBEYOĞLU

  4. Glokom hastalığının derin öğrenme yöntemiyle ön tanısı

    Pre-diagnosis of glaucoma disease with deep learning

    MAHMOUD NAES

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilim ve TeknolojiKarabük Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN YILMAZ

  5. Yapay zeka destekli odyometri ölçüm sisteminin tasarımı ve gerçekleştirilmesi

    Design and implementation of supported artificial intelligence audiometer meas-urement system

    BÜŞRA ER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Mühendislik BilimleriAfyon Kocatepe Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ UĞUR FİDAN