COVİD-19 vakalarının makine öğrenmesi algoritmaları ile tahmini
Prediction of COVID-19 using machine learning (ML) algorithms.
- Tez No: 875030
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FİKRET YILDIZ, DOÇ. DR. CÜNEYT YÜCELBAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hakkari Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 114
Özet
SARS-CoV-2,diğer adıyla COVID-19, Aralık 2019'da Çin'in Hubei eyaletinde ortaya çıkan ve Dünya Sağlık Örgütü tarafından Mart 2020'de pandemi olarak ilan edilen COVID-19 salgınına yol açan yeni bir koronavirüs türüdür. Ortaya çıktığı ilk günden itibaren dünya çapında hızla yayılmış ve dört milyondan fazla insanın ölümüne neden olmuştur. COVID-19 salgınının daha fazla yayılmasını kontrol altına almak ve bulaşmayı durdurmak için SARS-CoV-2 ile enfekte hastaların mümkün olan en erken zamanda hızlı ve doğru teşhisi kritik önem taşımaktadır. Bu çalışmada, makine öğrenimi (ML) algoritmalarını kullanarak tam kan sayımı sonuçlarından SARS-CoV-2 pozitif hastaların teşhis edilmesi amaçlanmaktadır. Çalışmada kullanılan veriler, COVID-19 salgınının yayılımıyla mücadele etmek amacıyla Brezilya, São Paulo'daki İsrail Albert Einstein Hastanesi tarafından paylaşılmış ve halka açık bir veri bilimi topluluğu tarafından yayınlanmıştır.
Özet (Çeviri)
SARS-CoV-2 is a novel coronavirus that emerged in Hubei province of China in December 2019 and caused the COVID-19 outbreak, which was declared a pandemic by the World Health Organization in March 2020. It has spread rapidly worldwide from the day when it first occurred and has caused the death more than four million people. It is critical to rapid and accurate diagnosis of SARS-CoV-2 infected patients as early as possible to control further spread of COVID-19 outbreak and stop contamination. In this study, it is aimed to diagnose SARS-CoV-2 positive patients from complete blood count results using machine learning (ML) algorithms. The data used in this study were shared by Israelita Albert Einstein Hospital in São Paulo, Brazil, and published by a public data science community to struggle the spread of the co epidemic.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini
Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods
CYLAS KIGANDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL
- Prediction of corona-virus infection by using deep learning and machine learning
Derin öğrenme ve makine öğrenmeyle korona-virüs enfeksiyonunun tahmini
LAITH IBRAHIM SALIH AL-ALI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Okan ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PINAR YILDIRIM
- Türkiye'de Covid-19 hastalığının makine öğrenmesi yöntemiyle analizi ve tahmini
Prediction and modelling of Covid-19 disease in turkey by machine learning
ONUR KIZILARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHaliç ÜniversitesiMühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FİGEN ÖZEN
- COVID-19 hastalığının derin öğrenme yöntemleri kullanılarak tespiti
Detection of COVID-19 disease using deep learning methods
HÜSEYİN YAŞAR
Doktora
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT CEYLAN
- Makine öğrenimini kullanarak COVID-19 salgınının yayılma oranına ilişkin öneri sistemi
Suggestion system regarding the spread rate of the COVID-19 outbreak using machine learning
MOHAMMAD HALIM AMINI
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ PERİ GÜNEŞ