Sağlık alanında istifleme temelli yapay zeka yöntemleri ve uygulamaları
Stacking-based artificial intelligence methods and applications in health care
- Tez No: 854325
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ERALP DOĞU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 101
Özet
Günümüzde teknolojinin hızla ilerlemesi ve büyük veri setlerinin oluşması ile birlikte sağlık alanında verilen teşhis, tedavi veya benzeri kararların doğru ve hızlı alınabilmesi oldukça önemli hale gelmiştir. Oluşan bu veri setlerinden anlamlı ve yorumlanabilir bilgi elde etmek için yapay zeka yöntemlerinden yararlanmak oldukça önemlidir. Yapay zeka, veri odaklı modeller oluşturan, istatistik, matematik ve bilgisayar bilimlerini kullanan çok disiplinli bir alan olarak tanımlanır. Bu yöntemler, tıbbi tanı koymada, hastaların klinik ve laboratuvar semptomlarına dayalı olarak, hastalıklarının uygun verilerle analiz edilebilmesinde ve spesifik hastalıklar için daha verimli karar destek sistemleri üretilmesinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Çeşitli avantajları nedeni ile son yıllarda bu yöntemlerin sağlık alanında kullanımı da oldukça artmıştır. Bu tez çalışmasında sağlık alanında karşılaşılan farklı veri problemleri ele alınmış ve yüksek performanslı yapay zeka modelleri üreten istifleme temelli iş akışları incelenmiştir. Çalışmada kullanılan gerçek problemler ortopedi ve adli tıp alanından örnek vakaları içermektedir.
Özet (Çeviri)
Nowadays, with the rapid advancement of technology and the creation of large data sets, it has become very important to be able to make accurate and fast decisions about diagnosis, treatment or similar decisions in the field of health. It is very important to use artificial intelligence methods to obtain meaningful and interpretable information from these data sets. Artificial intelligence is defined as a multidisciplinary field that uses statistics, mathematics and computer science to create data-driven models. These methods are widely used in making medical diagnoses, analyzing patients' diseases with appropriate data based on their clinical and laboratory symptoms, and producing more efficient decision support systems for specific diseases. Due to their various advantages, the use of these methods in the field of health has increased considerably in recent years. In this thesis study, different data problems encountered in the care of healthcare were discussed and stacking-based workflows that produced high-performance artificial intelligence models were examined.The real problems used in the study include sample cases from the fields of orthopedics and forensic medicine.
Benzer Tezler
- Seyhan ve Ceyhan havzalarının Çukurova bölgesinin hidrojeolojik incelenmesi
Hydrogeological investigation of Cukurova region of Seyhan and Ceyhan basins
ELÇİN ALDEMİR
Doktora
Türkçe
2016
Jeoloji Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiJeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİL MURAT ÖZLER
- Cam ve karbon elyaf takviyeli kompozit malzemelerin farklı istifleme şekillerine göre mekanik özelliklerinin belirlenmesi
Determination of mechanical properties of fiberglass and carbon fiber composite materials depending on fiber stacking sequence
OĞUZHAN ALBAYRAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Makine MühendisliğiAtatürk ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAMİT AKBULUT
- Türkiye denizcilik sektöründe çalışma şartları (monografik bir etüd)
Başlık çevirisi yok
A.MURAT ASLANER
Yüksek Lisans
Türkçe
1988
İşletmeİstanbul ÜniversitesiÇalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TURAN YAZGAN
- Zaman serisi sınıflandırmasında topluluk öğrenme yöntemlerinin karşılaştırılması
Comparison of community learning methods in time series classification
ŞEYDA ASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İstatistikMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NEVİN GÜLER DİNCER
- Hastalık tahmininde makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmalarının karşılaştırılması ve bootstrap metodu kullanımı
Comparison of machine learning classification algorithms and using the bootstrap method in disease prediction
GAMZE KABA
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İstatistikİstanbul Ticaret Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEDA BAĞDATLI KALKAN