Geri Dön

Genetik algoritmalı yapay sinir ağları kullanarak tüberküloz hastalığı teşhisi

Tuberculosis disease diagnosis using artificial neural network with genetic algorithm

  1. Tez No: 245253
  2. Yazar: ERHAN ELVEREN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. NEJAT YUMUŞAK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Genetik algoritmalar, Karar destek sistemleri, Tüberküloz, Yapay sinir ağları, Genetic algorithms, Decision support systems, Tuberculosis, Artificial neural networks
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Sakarya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Dünyada her yıl milyonlarca insan tüberküloz mikrobuyla tanışmakta ve hastalanmakta. İnsanlığı yüzyıllarca kırmış, zamanla efsanelerin doğmasına neden olmuş bu hastalık günümüzde özellikle düşük gelirli ülkelerde, tanı ve tedavi imkânlarının çok kısıtlı olması nedeniyle çok sayıda ölüme sebep olmaktadır. Tüberküloz, tamamen tedavi edilebilir hatta önlenebilir bir hastalık olmasına rağmen tek tip mikrobun neden olduğu en çok ölüm oranına sahiptir. Ülkemizde ince hastalık olarak da bilinen bu hastalık, zamanında çok ölümlere neden olmuştur fakat geçtiğimiz yüzyılın ortalarında gerçekleştirilen büyük atılımlar sayesinde hastalığın kontrolü sağlanabilmiştir. Bu amaçla veremle savaş dispanserleri kurulmuş, hastalığın önlenmesi için aşı yöntemi kullanılmış, hastalar bu dispanserler vasıtasıyla gözetlenmeye ve ücretsiz tedavi edilmeye başlanmıştır. Günümüzde geliştirilen tekniklerin tıpta kullanım alanı bulmasıyla hastalık teşhisleri daha isabetli yapılabilir hale gelmiştir. Bu çalışmada yerel bir hastaneden kullanılmak üzere hasta verileri alınmıştır. Bu veriler oluşturulan yapay sinir ağının eğitimi için kullanılmıştır. Bu ağın eğitiminde genetik algoritma seçilmiş ve tüberküloz hastalığının teşhisinde ortalama %94,88 başarı elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Every year millions of people meets the tuberculosis microbe and gets the infection. That disease, which killed humanity for centuries and caused to born some myths in time, causes so many deaths in low-income countries because of low diagnosis and treatment opportunities. Despite tuberculosis is a remediable and also avoidable disease, has the most mortality ratio that is caused by single kind of mycobacterium. In our country, a special name has been given to it, caused so many deaths in time but in the middle of last century, it has been controlled through the big steps done. In that matter, tuberculosis dispensaries has been built, vaccines used to prevent the disease and in these dispensaries, free treatment opportunities provided for infected people. With the usage of newly developed techniques in medicine, disease diagnosis can be acquired more accurately. In this project, some patient?s data is gathered from a local hospital to be used in training of the Multi Layer Neural Network. Genetic Algorithm is used as the training algorithm of the Neural Network. For the Tuberculosis disease diagnosis, approximately 94.88% of success is achieved by that structure.

Benzer Tezler

  1. Farklı makine öğrenmesi algoritmalarının karşılaştırılması

    Comparison of different machine learning algorithms

    EBRU PEKEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Akıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERMİN ELEVLİ

    YRD. DOÇ. DR. TUNCAY ÖZCAN

  2. Geri beslemeli yapay sinir ağlarının genetik operatörlere dayalı tabu araştırma algoritması kullanarak eğitilmesi

    Training recurrent neural networks using tabu search based on genetic operators

    ADEM KALINLI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Y.DOÇ.DR. DERVİŞ KARABOĞA

  3. Yapay sinir ağları ve genetik algoritmalar kullanılarak EKG vurularının sınıflandırılması

    Classification of ECG beats by using artifical neural networks and genetic algorithms

    ZÜMRAY DOKUR

  4. Backcalculation of pavement layer properties using artificial neural network based gravitational search algorithm

    Yapay sinir ağları tabanlı yerçekimsel arama algoritması kullanılarak esnek üst yapı katman özelliklerinin geri-hesaplanması

    ARDA ÖCAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ONUR PEKCAN

  5. Neural network topology optimization using estimation of distribution algorithms

    Dağılım tahmini algoritmaları kullanarak en uygun yapay sinir ağı yapısının bulunması

    BUĞRA BAŞARAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. LEVENT AKIN