Alzheimer hastalığının erken teşhisinde demografik ve klinik veriler kullanılarak makine öğrenmesi algoritmalarının performans analizi
Performance analysis of machine learning algorithms using demographic and clinical data in early diagnosis of Alzheimer's disease
- Tez No: 929387
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ YÜCEL TEKİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Alzheimer, Makine Öğrenmesi, Sınıflandırma, Veri Madenciliği, Alzheimer, Machine Learning, Classification, Data Mining
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: OSTİM TEKNİK ÜNİVERSİTESİ
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 93
Özet
Her geçen gün giderek artış gösteren Alzheimer hastalığı, genellikle 65 yaş ve üzerindeki bireylerde görülmekte olup ilk kez bir kadın hastada 1901 yılında tanımlanmıştır [1]. Alzheimer hastalığının ortaya çıkmasında genetik faktörler, yaşlanma, çevresel faktörler ve yaşam tarzı gibi çeşitli etkenler yer almaktadır ancak hastalığın oluşma nedeni hala bilinememektedir. Teknolojideki gelişmeler sayesinde makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak Alzheimer hastalığının tanısı kolay bir şekilde yapılabilmektedir. Özellikle, hasta izleme sistemleri ve bilişsel testlerin dijitalleştirilmesi, hastalığın erken teşhisi ve yönetimi için kritik rol oynamaktadır. Bu bağlamda, makine öğrenmesi algoritmaları ve veri analitiği teknikleri, Alzheimer hastalığının belirtilerini ve ilerleyişini daha iyi anlamak ve tahmin etmek için kullanılabilir. Bu çalışmada, tüm analizler RStudio programında yapılmıştır ve Kaggle'da yer alan 2.149 Alzheimer hastalarına ilişkin demografik bilgiler, yaşam tarzı faktörleri, tıbbi geçmiş, klinik ölçümler, bilişsel ve işlevsel değerlendirmeler, semptomlar ışığında Alzheimer hastası olup/olmama durumunu içermektedir. Bu veri seti kullanılarak Alzheimer tanısının konulmasında en iyi performans sonucunu veren algoritma belirlenmeye çalışılmıştır. Bu amaç doğrultusunda, Alzheimer hastalığının sınıflandırmasını yapmak için lojistik regresyon, k-en yakın komşu, karar ağaçları, Bayes ağları ve rastgele orman algoritmaları kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
Alzheimer's disease, which is increasing day by day, is generally seen in individuals aged 65 and over and was first described in a female patient in 1901 [1]. Various factors such as genetic factors, aging, environmental factors and lifestyle are involved in the emergence of Alzheimer's disease, but the cause of the disease is still unknown. Thanks to advances in technology, the diagnosis of Alzheimer's disease can be made easily using machine learning algorithms. In particular, patient monitoring systems and digitalization of cognitive tests play a critical role for early diagnosis and management of the disease. In this context, machine learning algorithms and data analytics techniques can be used to better understand and predict the symptoms and progression of Alzheimer's disease. In this study, all analyzes were performed in the RStudio program and included demographic information, lifestyle factors, medical history, clinical measurements, cognitive and functional evaluations, and whether or not they had Alzheimer's disease in the light of symptoms, regarding 2.149 Alzheimer's patients in Kaggle. Using this data set, an attempt was made to determine the algorithm that gives the best performance in diagnosing Alzheimer's. For this purpose, logistic regression, k-nearest neighbors, decision trees, Bayesian networks and random forest algorithms were used to classify Alzheimer's disease.
Benzer Tezler
- Erken başlangıçlı demans hastalarının demografik ve klinik özellikleri
Demographic and clinical features of early onset dementias
NESLİHAN BEHREM GAYIR
- 3b MRI ve hasta bilgileri kullanarak derin öğrenme ile alzheimer hastalığının erken teşhisi
Early detection of alzheimer's disease with deep learning using 3d MRI and patient informations
ARMAN ATALAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİHAT ADAR
- Alzheimer hastalığında amiloid plak oluşumunda yer alan proteinler
Proteins involved in amyloid plaque formation in Alzheimer's disease
NEJLA YILDIRIM
Doktora
Türkçe
2024
Eczacılık ve FarmakolojiAnkara ÜniversitesiFarmasötik Toksikoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİNAY EKE
- Alzheimer hastalığı erken teşhisinde derin öğrenme modelleri ile tanısal sınıflandırma
Diagnostic classification with deep learning models in early diagnosis of alzheimer's disease
SELAHATTİN BARIŞ ÇELEBİ
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırıkkale ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BÜLENT GÜRSEL EMİROĞLU
- Parkinson hastalığının teşhisinde derin öğrenme yöntemi ile spect görüntü analizi
Spect image analysis with deep learning method for diagnosis of parkinson's disease
OKAN ALKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAğrı İbrahim Çeçen ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYTÜRK KELEŞ