Bulanık uzman sistemler kullanılarak tıpta hastalık teşhisi
Medical diseases diagnositics using fuzzy expert systems
- Tez No: 386276
- Danışmanlar: PROF. DR. İMAN ASKERBEYLİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Bulanık mantık, Uzman sistemler, Fuzzy logic, Expert systems
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kalp hastalıkların teşhis süreci, hastanın sağlığında çok önemli ve kritik bir rol oynamaktadır. Ayrıca, hastalığı daha ileri bir seviyeye ulaşmasını engellemektedir. Makine öğrenme teknikleri ve veri madencilik algoritmaların kalp hastalıklarının tanısında önemli katkıda bulunmaktadırlar. Bu çalışmanın amacı, adaptif sinirsel bulanık çıkarım sistemi (ANFİS) kullanılarak hastanın kalp hastalık derecesini belirlemek için bir yöntem geliştirmektir. Ayrıca geliştirilen yöntem, kümeleme yöntemlerinden K-means ve bulanık C-means yöntemleri ile kıyaslanmıştır. Kullanılan tüm algoritmalar Cleveland kalp hastalığı veri seti üzerinde uygulandıktan sonra test edilmektedirler. ANFİS ve kümeleme sonuçlarının karşılaştırılmasında ANFİS'in daha yüksek başarıma sahip olduğu görülmüştür. Sonuç olarak geliştirilen ANFİS modeli kalp hastalıklarının teşhisi için karar destek sistemi olarak kullanabileceğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Heart disease diagnosis procedure is very vital and critical issue for the patient's health. In addition, this prevents the disease from progressing to further stages. The role of using machine learning techniques and data mining algorithms in diagnosis of heart disease is very considerable. The aim of this study is to develop a method of classifying for heart disease degree of patient based characteristic data using adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS). Furthermore, the developed method is compared with the K- means clustering method and fuzzy C-means methods. All the algorithms are implemented and tested on a Cleveland heart disease dataset. Compared results are suggesting that the ANFIS has a much probability of success at heart disease diagnosis. Obtained results show that the proposed analysis system can be used as an expert system for heart decision support system.
Benzer Tezler
- An intuitionistic fuzzy rule-based approach to FMEA
Hata türleri ve etkileri analizine kural tabanlı sezgisel bulanık mantık yaklaşımı
MUHAMMET NUR SEYDA KARATEPE
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UMUT ASAN
- Developing a smart method for real -time brain tumor localization and segmentation on ct ımages using hybrid techniques and yolo
Hibrit teknikler ve yolo kullanilarak bt görüntülerinde gerçek zamanli beyin tümörü lokalizasyonu ve segmentasyonu için akilli bir yöntem geliştirilmesi
NUSAIBAH KHALID ABDULMAJEED AL-SALIHI
Doktora
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ULUS ÇEVİK
PROF. DR. TURGAY İBRİKÇİ
- Konteyner liman operasyonlarının makine öğrenmesi yöntemleri ile analizi
Analysis of container port operations using machine learning methods
ÜSTÜN ATAK
Doktora
Türkçe
2022
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YASİN ARSLANOĞLU
PROF. DR. TOLGA KAYA
- L'evaluation des alternatives de paiement electronique avec des methodes floues d'aide a la decisions
Elektronik ödeme alternatiflerinin bulanık çok ölçütlü karar verme yöntemleriyle değerlendirilmesi
GÜLFEM IŞIKLAR
Yüksek Lisans
Fransızca
2003
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. H. ZİYA ULUKAN
- GSM sisteminde hücre planlamasının bulanık mantık ile denetimi
Control of cell planning with fuzzy logic in GSM system
ALİ HAKAN IŞIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VEYSEL SİLİNDİR
YRD. DOÇ. DR. ERKAN AFACAN