Geri Dön

Genetik algoritmalar ile tıbbi veri madenciliği

Medical data mining via genetic algorithms

  1. Tez No: 198723
  2. Yazar: EMİNE TUĞ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AHMET ARSLAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği, Genetik Algoritma, Bulanık Mantık, Yapay Bağışıklık Sistemleri Sınıflandırma, Data Mining, Genetic Algorithm, Fuzzy Logic, ArtificialImmune Systems, Classification
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Selçuk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Hazırlanan bu tezde, öncelikle kısaca Genetik Algoritma yöntemiaçıklanmıştır. Genetik Algoritma evrim sürecini modelleyen ve en iyi çözümübulmayı hedefleyen bir makine öğrenmesi tekniğidir. Daha sonra verimadenciliğinden bahsedilmiştir. Veri madenciliği depolanan verilerden belliteknikler kullanarak faydalı bilgiler elde etme işlemidir. Çalışmada Doğal BağışıklıkSisteminden esinlenerek oluşturulmuş bir metot olan Yapay Bağışıklık Sistemiönerilmiştir. Burada SAND olarak bilinen bir yaklaşım sunulmuştur. Bu yaklaşımhatayı minimize eden bir arama ile veri kümesinde en iyi başlangıç populsyonunuüretmeyi hedefler. Ayrıca daha hassas sonuçlar üretmek için bir yöntem olarakBulanık Mantıktan yararlanılmıştır. Bu çalışmada genetik algoritma kullanılarak birveri madenciliği uygulaması geliştirilmiştir. Bu uygulamada tıbbi verilerkullanılmıştır. Kanser hastalarına ait veriler içinde hastalığa sebep olan etken gruplarıaraştırılmaktadır. Amaç sık karşılaşılan hastalık sebeplerini bulmaktır.

Özet (Çeviri)

In this thesis, at first Genetic Algorithms explained. Genetic Algorithm is amachine learning tecnique that aims to modelling the evolution and tries to find outthe best solution. And then this thesis is about Data Mining. Data mining is anoperation that uses some techinques to verify inferences from stored data. ArtificialImmune System which is generated by inspiration of Natural İmmune System wassuggested in this study. In this thesis, approach that is known as SAND was offered ,that aims at generating a dedicated initialize a population of ahromosomes that bestcovers the search space, to be searched in order to minimize the errorsurface..Additionally to generate more delicate results Fuzzy Logic was used as atechnique. In this study by using genetic algorithm we have developed data miningapplication. In the application medical data was used. we serarcehed effective groupsthat causes cancer on data about cancer people. Object is to find mostly encounteredcancer causes.

Benzer Tezler

  1. Data mining and knowledge discovery in medical information systems

    Tıbbi bilişim sistemlerinde veri madenciliği ve bilgi keşfi

    YUNUS DOĞAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RECEP ALP KUT

  2. Tıbbi veri kümeleri arasındaki birliktelik kurallarının çok amaçlı genetik algoritma ile çıkarılması

    Extraction of association rules in medical datasets via multi-objective genetic algorithms

    BUKET KAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Biyomühendislik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İBRAHİM TÜRKOĞLU

  3. EEG sinyallerindeki epileptiform aktivitenin veri madenciliği süreci ile tespiti

    The detection of an epileptiform activity on EEG signals by using data mining process

    MEHMET ALBAYRAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. ETEM KÖKLÜKAYA

  4. Genetik programlama kullanılarak iki sınıflı tıbbi verilerin sınıflandırılması

    Classification of medical data with two classes by using genetic programming

    MUSBEHA AMAN BATO

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    BiyomühendislikErciyes Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET EMİN YÜKSEL

  5. Böbrek nakli yapılan hastalarda veri madenciliği yöntemleri ile akut rejeksiyon durumunun incelenmesi

    Investigation of acute rejection status BY data mining methods in patients with kidney transplantation

    FATİH AŞIK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    BiyoistatistikAkdeniz Üniversitesi

    Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UĞUR BİLGE