Kalp hastalıklarının teşhisi için makine öğrenmesi tabanlı yaklaşım
Machine learning-based approach for diagnosis of heart diseases
- Tez No: 924106
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH TOPALOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Malatya Turgut Özal Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Enformatik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kalple ilgili hastalıklar son yıllarda dünyada çok sayıda ölümün ana nedeni haline gelmiş ve sadece ülkemizde değil tüm dünyada yaşamı en çok tehdit eden hastalık olarak ortaya çıkmıştır. Bu nedenle, uygun tedavi için bu tür hastalıkların zamanında teşhis edilmesini sağlayacak güvenilir, doğru ve uygulanabilir bir sisteme ihtiyaç duyulmaktadır. Yapay zeka, büyük veri analizi ve gelişmiş algoritmalar kullanarak sağlık sektöründe önemli tahminler yapmaktadır. Son yıllarda yapay zeka sağlık sektöründe yaygın şekilde kullanılmakta ve pek çok avantaj sağlamaktadır. Tez çalışmasında yüksek doğruluk oranına sahip makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak yeni hastalarda kalp hastalıklarının erken teşhisi ve tespiti sağlanmıştır. Bu kapsamda yapılan çalışmada, 526 kalp hastası ve 499 sağlıklı örnekten oluşan ve yaş, cinsiyet, göğüs ağrısı tipi vs. 14 öznitelikten oluşan veri setinde makine öğrenmesi teknikleri uygulanarak hastaların kalp rahatsızlığının tahmin edilmesi konusunda yüksek başarı oranları tespit edildiği görülmüştür. Makine Öğrenmesi Algoritmalarından K-En Yakın Komşu (KNN), Lojistik Regresyon, Karar Ağacı, Destek Vektör Makineleri, Naive Bayes, Rastgele Orman algoritmaları kullanılmış ve algoritmaların doğruluk, kesinlik, duyarlılık ve F Ölçütü değerlerine yer verilmiştir. Alınan sonuçlarda toplam verinin %20 sini oluşturan 205 test verisi değerlendirilmiş ve Rastgele Orman Algoritması ile %98,54 oranında doğruluk değeri elde edilmiştir
Özet (Çeviri)
Heart-related diseases have become the main cause of death in the world in recent years and have emerged as the most life-threatening disease not only in our country but also in the whole world. Therefore, a reliable, accurate and applicable system is needed to ensure timely diagnosis of such diseases for appropriate treatment. Artificial intelligence makes important predictions in the healthcare sector using big data analysis and advanced algorithms. In recent years, artificial intelligence has been widely used in the health sector and provides many advantages. In the thesis study, early diagnosis and detection of heart diseases in new patients were achieved by using machine learning algorithms with high accuracy rates. In this context, it was observed that high success rates were detected in predicting the heart disease of patients by applying machine learning techniques to the data set consisting of 526 heart patients and 499 healthy samples and 14 attributes such as age, gender, chest pain type, etc. Machine Learning Algorithms K-Nearest Neighbor (KNN), Logistic Regression, Decision Tree, Support Vector Machines, Naive Bayes, Random Forest algorithms were used and the accuracy, precision, sensitivity and F Criterion values of the algorithms were included. In the obtained results, 205 test data constituting 20% of the total data were evaluated and 98.54% accuracy value was obtained with the Random Forest Algorithm
Benzer Tezler
- Atherosklerotik kalp hastalıklarında risk faktörleri
Risk factors in the coronary artery disease
MURAT SUHER
- Pulmoner hipertansiyon etyopatogenezinde prostasiklin ve lökotrien C4'ün rolü
Possible role of leukotrien C4 and prostacyclin in the development of pulmonary hypertension
ÜLKÜ AYBERK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1987
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıGazi ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
- Digital alan kalp hastalarının ilaç kullanımına uyumu ve uyumu etkileyen faktörler
The Drug adaptability of heart patients taking digitalis and factors affecting the adaptability
MÜYESSER ERDEM
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
HemşirelikCumhuriyet ÜniversitesiHemşirelik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YUSUF SARIOĞLU
- ODTÜ Beden Eğitimi ve Spor bölümü 1985-1986 programının öğrencilerin fizyolojik kapasitelerine etkisi
Başlık çevirisi yok
ALİ AHMET DOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EYYUP GÜNAY İSBİR
- Sivas yöresinde akraba evliliği yapan ve yapmayan çiftlerde dermatoglifik benzerlikler
Similarities of dermataoglyphies among individval of married relatives and married couples not related to each other in Sivas region
Y. SELMA SÜNGÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
1984
Tıbbi BiyolojiCumhuriyet ÜniversitesiTıbbi Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İLHAN SEZGİN
- Kreatin kinaz izozimlerinin sıçan kalbinden saflaştırılması kinetik özelliklerinin ve nitrozolu karsinojen bileşiklerin etkilerinin araştırılması
The Investigation on creatine kinase isozymes purfied from mouse liver kinetic properties and the effects of carcinogen nitroso compounds
YÜKSEL KOCA