An artificial intelligence based algorithm for verifying clinical biochemistry tests
Klinik biyokimya testlerini doğrulamak için yapay zeka tabanlı algoritma
- Tez No: 830324
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HAKAN GÜRAY ŞENEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Devreler ve Sistemler Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 99
Özet
Tıbbi laboratuvarlarda, otomatik doğrulama sistemi, önceden tanımlanmış kurallar çerçevesinde laboratuvar çalışanları tarafından manuel müdahaleye ihtiyaç duyulmadan, bilgisayar tabanlı algoritmaların laboratuvar test sonuçları üzerinde otomatik olarak eylemler gerçekleştirdiği bir süreç ya da daha gelişmiş algoritmalar ile sonuçların değerlendirilmesini sağlayan sistemdir. Bu tezde seçilen klinik biyokimya testlerinin hem kural tabanlı otomatik doğrulama sistemi ile ve bununla birlikte makine öğrenmesi tabanlı otomatik doğrulama sistemi ile doğrulanması uygulanacaktır. Bu çalışma sırasında 4 farklı makine öğrenmesi yöntemi üzerinde çalışma yapılmış ve seçilen testlerde yapılan otomatik doğrulama oranları gözlemlenmiştir. Bu çalışma için 2 ayrı veri seti seçilmiş, bir tanesi makine öğrenmesi sisteminin eğitilmesi için kullanılmış ve üçüncü bir veri seti ise gerçek zamanlı veri üzerinde çalıştırılmış ve klinik uzmanının yapmış olduğu onaylar ile karşılaştırma yapılmıştır. Sonuç olarak, klinik biyokimya testlerinin otomatik doğrulama sistemi için örnek bir yapı oluşturulmuştur
Özet (Çeviri)
In medical laboratories, an automatic verification system refers to a process where computer-based algorithms automatically perform actions on laboratory test results based on predefined rules, without the need for manual intervention by laboratory personnel, or through more advanced algorithms for result evaluation. In this thesis, selected clinical biochemistry tests will be verified using both a rule-based automatic verification system and a machine learning-based automatic verification system. During this study, work was conducted on four different machine learning methods are examined, and the automatic verification rates for the selected tests are observed. Two separate datasets were chosen for this study, one used for training the machine learning system and the third executed in real-time with comparisons made against approvals by clinical experts. As a result, an exemplary structure for the automatic verification system of clinical biochemistry tests was created.
Benzer Tezler
- Mil-Std 1553 tabanlı sistemler için yeni bir saldırı tespiti yaklaşımı
A new intrusion detection approach for Mil-Std 1553 based systems
YUNUS EMRE ÇİLOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞERİF BAHTİYAR
- Çevresel performans odaklı adaptif cephe modülü için akıllı sistem tasarımı
Intelligent system design for environmental performance oriented adaptive façade module
ERHAN KARAKOÇ
- Kritik altyapılardaki potansiyel siber saldırıların tespitine yönelik yapay zeka tabanlı bir algoritma geliştirilmesi
Development of an artificial intelligence-based algorithm for detecting potential cyber attacks in critical infrastructures
MEHMET AKİF ÖZGÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞEVKİ DEMİRBAŞ
- Moleküler patoloji tetkiklerinde tümör yüzdesi belirlemede yapay zekâ tabanlı dijital patoloji algoritması geliştirilmesi
Development of an artificial intelligence-based digital pathology algorithm for determining tumor percentage in molecular pathology examinations
YUNUS BARAN KÖK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Mühendislik BilimleriAcıbadem Mehmet Ali Aydınlar ÜniversitesiTıbbi Patoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ASİYE IŞIN DOĞAN EKİCİ
- Hibrit araçlar için yapay zeka tabanlı bir kontrol stratejisi
An artificial intelligence based control strategy for hybrid vehicles
YILMAZ SERYAR ARIKUŞU
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NEVRA BAYHAN
DOÇ. DR. HASAN TİRYAKİ