Tıbbi verileri çizge bölütleme yöntemi ile sınıflandırma ve kümelendirme
The classification and clustering of medical data by graph partitioning method
- Tez No: 222094
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ALİ KRCI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyomühendislik, Bioengineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomühendislik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bilgisayar başta olmak üzere bilgi teknolojilerinin hızlı gelişiminin olumlu etkisiyle ?Bilgi Çağı? olarak tanımlanan günümüz dünyasında karmaşık biçimlerdeki büyük veri yığınları içinden değerli bilgi parçalarını ayıklamak ve kullanılır hale getirmek ?Veri Madenciliği? işlemleri ile olmaktadır. Bilgisayar mühendisliği ve biyomühendislik bilim dallarında veri miktarının artması sonucunda uzmanın yararlı bilgiyi çıkarması zorlaşmaktadır. Bu yararlı bilgiyi çıkarmada, veri toplanması veya üretilmesi için sinyali doğru algılama, verilerin doğru sınıflandırılması ve kümelendirilmesi ile çok boyutlu ilişkilerinin ortaya konularak analizi çok önemlidir.Bu çalışmada ?tıbbi verileri çizge bölütleme yöntemi ile sınıflandırma ve kümelendirme? için doğrusal cebir tabanlı bir hesapsal yöntem kullanılarak ve bu yöntemin başarımının ortaya konulması için veri madenciliği alanına uygulaması yapıldı.Çizge bölütleme yöntemi, başta tıbbi verilerde sınıflandırma ve kümelendirme problemleri olmak üzere bir çok bilimsel problemin çözümünün kolaylaştırılması veya bu çözümün bulunması amacıyla yapılan çalışmalar sonucunda ortaya çıkmıştır. Bundan dolayı çizgelerin analizi ve testi yöntemin geliştirilmesi çok önemlidir.Bu çalışmanın en önemli özelliği, tıbbi verileri çizge bölütleme yöntemi ile sınıflandırma ve kümelendirme algoritmalarının uygulamasının yapılmış olmasıdır.
Özet (Çeviri)
In the todays world known as ?knowledge age?, to get the important data from the large database with complex formats and to use them for utility it is made by procedure of datamining. Because of the increasing of data amount in the departments of Computer Engineering and Bioengineering, it is difficult to get the utility knowledge by specialist. For this, it is very important the collection of data or the accurate sensation of signal for the accumulation of data, the classification and clustering of data in the appropriate form, by analysis the multi-dimensional togetherness relationship.In this study, it is built up a calculation method based on linear algebra for ?the classification and clustering of medical data by graph partitioning method? and it is used the data mining for the evaluation of this method.The graph partritioning method has been discovered to the faciliation of solution of some scientific problems especially the classification and clustering of medical data.For this reason, it is very important to develop this method (the analysing and testing of graphs).The most important attribute of this study is to give applications for the classification and clustering of medical data by graph partitioning method.
Benzer Tezler
- Multilevel cluster ensembling for histopathological image segmentation
Histopatolojik görüntü bölütlemesi için çok seviyeli kümeleme bileşimi
AHMET ÇAĞRI ŞİMŞEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. CEVDET AYKANAT
YRD. DOÇ. DR. ÇİĞDEM GÜNDÜZ DEMİR
- Multi-frequency electrical conductivity imaging
Kontak olmadan çok-frekanslı elektrik iletkenlik görüntülenmesi
KORAY ÖZDAL ÖZKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2006
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
PROF.DR. NEVZAT GÜNERİ GENÇER
- Analysis of genetic network using graph matching
Genetik ağların öznitelikli çizge eşleme kullanılarak çözümlemesi
YASEMİN TÜRKELİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2002
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİKRET GÜRGEN
YRD. DOÇ. DR. UĞUR SEZERMAN
- Kişilik hakkı açısından tıbbi genetik analizler
Medical genetic analyses: personality right viewpoint
MERAL GÜRBÜZ
- Beden dismorfik bozukluğunda klinik,sosyodemografik verilerin incelenmesi ve bilişsel işlevlerin nöropsikolojik testlerle değerlendirilmesi
Clinical, sociodemographic variables and neuropsychologic performance of body dysmorphic disorder patients
AYSU KIVRAK TİHAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2009
Psikiyatriİstanbul ÜniversitesiPsikiyatri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAŞİT TÜKEL