Geri Dön

Demir eksikliği anemisi hastalığının tespitinde kullanılan sınıflandırma algoritmalarının karşılaştırılması

The comparison of classification algorithms for diagnosis of iron-deficiency anemia

  1. Tez No: 398753
  2. Yazar: VOLKAN SEYMEN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. DEVRİM AKGÜN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Yapay zeka, Artificial intelligence
  7. Yıl: 2014
  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

Demir eksikliği anemisi dünyada en sık görülen anemi türüdür. Ortaya çıkma sebebi olarak vücudun ihtiyaç duyduğu demir oranının, yiyeceklerden alımının ve bağırsaklardan emiliminin az olması sonucu ortaya çıkar. Dünya nüfusu içerisinde orta düzeyde demir eksikliği anemisine sahip 610 milyona yakın kişinin olduğu bilinmektedir. Bu oran dünya nüfusunun yaklaşık %8.8'dir. Kadınlarda görülme oranı (%9.9), erkeklerde görülme oranından (%7.8) daha fazladır. Hafif derecede demir eksikliği anemisine sahip ise 375 milyon kişi olduğu bilinmektedir. Bu oran yaklaşık olarak %5.41'dir. Anemi hastalığının tespiti için kan testlerinin bir doktorun incelemesi gereklidir. Bu çalışmada amaç, alınan kan testlerinin bir doktorun kontrolü yerine, bir sınıflandırma algoritması ile hızlıca yapılması sağlamaktadır. Bu çalışmada, MATLAB üzerinde RBC, HGB, HCT, MCV, MCH, MCHC gibi kan değerleri ile hastalık teşhisi yapılmıştır. 1800 hasta verisinden 359 u test aşamasında, 1441 i ise eğitim aşamasında kullanılmıştır. Problemin çözümünde ileri beslemeli yapay sinir ağı, destek vektör makinesi, Naive Bayes algoritması, k-ortalama algoritması ve regresyon ağaçları yöntemleri kullanılmıştır. Sınıflandırma algoritmaları MATLAB ortamında kullanılmıştır. Son aşamada, kullandığımız algoritmaların sonuçları arasında ROC eğrisi yöntemi kullanılarak başarım analizi yapılmıştır. Gerçekleştirilen deneyde elde edilen sonuçlara göre, en yüksek başarım oranı %99.53 olarak ileri beslemeli yapay sinir ağı tarafından elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Iron-deficiency anemia is the most common anemia disease in the world. It is caused by insufficient dietary intake and absorption of iron or iron loss from bleeding. A moderate degree of iron-deficiency anemia affects about 610 million people. This rate is %8.8 of world population. Iron-deficiency anemia is more common in female (%9.9) than males (%7.8). A mild of iron-deficiency anemia affects another 375 million people. This rate is about %5.41. In diagnosis of iron-deficiency anemia, a physician analyzes subject's complete blood test. In the implemented network model was automated for the detection of iron-deficiency anemia disease by using feedforward backpropagation neural network. In this study, subject's disease condition was decided by using RBC, HGB, HCT, MCV, MCH, MCHC values of subjects' complete blood test on MATLAB. 359 subjects' data were used for test and 1441 subjects' data were used for training within 1800 iron-deficiency anemia samples. In this study, feedforward neural network, support vector machine, Naive Bayes algorithm, k-means algorithm and regression trees methods were used for problem solving. Classification algorithms were used on MATLAB. In the last step, ROC curve method was used for performance analysis of used algorithms' results. The best success rate of performed tests have been achieved %99.53 by feedforward neural network.

Benzer Tezler

  1. İntravenöz ferrik karboksimaltoz verilen kronik böbrek hastalarında hipofosfatemi sıklığı ve hipofosfatemiye etki eden faktörler

    Hypophosphatemia i̇ncidence in patients with chronic kidney disease treated with i̇ntravenous ferric carboxymaltose and factors related to hypophosphatemia

    ALİ ERDEM DAL

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Nefrolojiİstanbul Medipol Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAH ŞUMNU

  2. Manisa yöresinde demir eksikliği anemi prevalansı ve demir eksikliği anemisinde tarama testi olarak rutin hemogram, RDW ve ferritinin kullanımı

    The prevalance of iron deficieny anemia in Manisa and using of hemogram, RDW and ferritin for searcing of iron deficiency anemia

    VİLDAN ÜRK TAŞYENEN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıCelal Bayar Üniversitesi

    Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ALİ ONAĞ

  3. İstanbul Bağcılar Fatih Aile Sağlığı Merkezine kayıtlı 6-12 aylık bebeklerde anemi prevalansı ve etkileyen faktörler

    The prevalence of anemia and the factors affecting it in infants aged 6-12 months enrolled in İstanbul Bağcilar Fatih Family Health Center (FHC)

    MURAT KOCAOĞLU

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Aile HekimliğiSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Aile Hekimliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA REŞAT DABAK

  4. Kayseri yöresindeki erişkin populasyonunda çölyak hastalığı prevalansı

    The Prevalence of celiac disease among adult population in Kayseri region

    TAYFUN ŞİMŞEK

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    GastroenterolojiErciyes Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. KADRİ GÜVEN

  5. Demir eksikliği anemisinde hipersegmentasyon sıklığı ve tedavinin hipersegmentasyona etkisinin araştırılması

    The incidence of hypersegmentation in iron deficiency anemia and the investigation of treatment effect to hypersegmentation

    YASEMİN YALNIZ KÜÇÜKEPLİK

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıSelçuk Üniversitesi

    Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ÜMRAN ÇALIŞKAN