Esnek hesaplama ve biyobilişim teknikleri ile bir klinik karar verme simülatörünün oluşturulması
Thoracic disease diagnosis using flexible computing and bioinformatics computing system
- Tez No: 245241
- Danışmanlar: DOÇ. DR. NEJAT YUMUŞAK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Göğüs Hastalıkları, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Chest Diseases, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Yapay sinir ağları, Artificial neural networks
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sakarya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Dünyada her yıl milyonlarca insan, göğüs hastalıkları teşhisi ile hastanelere başvurmaktadır. Bu hastalıkların başında; kronik obstrüktif akciğer hastalığı, verem, astım, zatürree ve akciğer kanseri gelmektedir. Düşük gelirli ülkelerde, önemli bir sorun teşkil eden göğüs hastalıkları, 15 ile 49 yaş grubu insanların ölüm nedeni olarak ön sırada yer almaktadır. Solunum hastalıkları ülkemizde de çok önemli bir sağlık sorunudur. Bu çalışmada, solunum hastalıklarının teşhisinde yardımcı olacak bir klinik karar destek sistemi geliştirilmesi amaçlanmıştır. Bunun akabinde, literatürde spesifik bir hastalık üzerine yapılan uygulamalardan farklı olarak beş adet hastalık üzerinde sınıflandırma işlemi yapılmıştır. Bu doğrultuda geliştirilen uygulamada teşhis için yapay sinir ağı, yapay bağışıklık sistemi, genetik algoritma gibi esnek hesaplama ve biyobilişim teknikleri kullanılmıştır. Uygulama için gerekli olan veri seti, yerel bir hastanede yatan göğüs hastaları için düzenlenen epikriz raporlarından oluşturulmuştur. Gerçekleştirilen testler sonucunda; yapay bağışıklık sistemi ile % 93.83, yapay sinir ağları ile % 92.16, genetik algoritmalar ile % 91.31, ANFIS ile % 89.05 ve ROC ile % 93.00 doğruluk oranları elde edilmiştir. Sonuçlar bu alanda yapılan örnek çalışmalar ile karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak, solunum hastalıklarının teşhisinde esnek hesaplama ve biyobilişim tekniklerinin kullanılmasında önemli sayılabilecek doğruluk oranı ile sınıflandırma işleminin başarılı olduğu görülmüştür. Ayrıca geliştirilen uygulama yerel bir hastane ortamında denenmiş olup uzman doktorların da desteğini almıştır.
Özet (Çeviri)
Millions of people are diagnosed every year with a chest disease in the world. Chronic obstructive pulmonary, pneumonia, asthma, tuberculosis, lung cancer diseases are the most important chest diseases. Thoracic disease is a great problem in most low income countries; it is the single most frequent cause of death in individuals aged fifteen to forty-nine years. Thoracic disease is an important health problem in Turkey also. In this study, an application on chest diseases diagnosis was realized by using flexible computing and bioinformatics computing systems. Used neural network structures in this study were multilayer, probabilistic, and learning vector quantization neural networks. A genetic algorithm system and an artificial immune system were also performed to realize chest disease diagnosis for the classification and comparison. The results of the study were compared with the results of the pervious similar studies reported focusing on different chest diseases diagnosis. The pulmonary disease dataset were taken from a state hospital?s database using patient?s epicrisis reports.
Benzer Tezler
- Yenidoğan yoğun bakım ünitesinde idrar yolu enfeksiyonunu tanımlama için yapay sinir ağı tabanlı bir karar destek sisteminin geliştirilmesi
Neural network based decision support system that detects for newborn urinary tract infection
DUYGU BÜŞRA AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıBozok ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ORHAN ER
- Esnek hesaplama tekniklerine dayalı blok modellerin geliştirilmesi ve başarım analizi
Development and performance analysis of block models based on soft computing techniques
SELÇUK METE
Doktora
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞABAN ÖZER
- Görüntü işleme ve esnek hesaplama yöntemleri kullanılarak down sendromunun ayırt edilmesi
Discrimination of down syndrome by using image processing and soft computing methods
ŞAFAK SARAYDEMİR
Doktora
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NECMİ TAŞPINAR
PROF. DR. OSMAN EROĞUL
- Çimento hammadde ve üretim sürecinde esnek hesaplama yöntemlerinin kullanımı
Using of soft computing techniques in raw material and cement production process
FARUK ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Maden Mühendisliği ve MadencilikÇukurova ÜniversitesiMaden Mühendisliği Bölümü
DOÇ. DR. AHMET DAĞ
- Yazılım kusur kestirimi eklentisinin esnek hesaplama yöntemleri ile tasarımı ve geliştirimi: kapsamlı metrik değerlendirilmesi
Design and implementation of software fault prediction plugin by using soft computing methods: comprehensive metric assessment
EZGİ ERTÜRK GÜLER
Doktora
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EBRU SEZER