Geri Dön

Makine öğrenme yöntemlerini kullanarak spiral test ile parkinson hastalığının tanı tahmini

Diagnosis of parkinson disease with spiral test using machine learning methods

  1. Tez No: 570583
  2. Yazar: MUSTAFA GERGER
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDÜLKADİR GÜMÜŞÇÜ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Harran Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Parkinson hastalığı son zamanlarda ciddi bir sağlık sorunu haline gelmiştir. Etkileri özellikle 65 yaş üstü hastalarda gittikçe artmaktadır. Hastalığın motor aktiviteler üzerindeki olumsuz etkileri hastaları sosyal ortamlardan uzaklaştırmaktadır. Tanısı oldukça zor olan Parkinson hastalığının teşhisinde bilgisayar destekli sistemlerin kullanımı artmaktadır. Parkinson spiral testi ile teşhis bu yöntemlerden biridir. Bu çalışmada, Parkinson hastalığının tanısında çizilen spirallerin örüntü tanıma yöntemleriyle analiz edilmesi önerilir. Hastalar tarafından çizilen spiraller karakter olarak kabul edilmiştir. Bu şekilde, veri setine dönüştürüldüğünde yüksek p düşük n problemi ortaya çıkmaktadır. Bu nedenle, öznitelik seçiminin genetik algoritma ile etkisi araştırılmıştır. Sınıflandırma sürecinde k-EK (k - en yakın komşu) ve karar ağaçları yöntemleri kullanılmıştır. Sonuçlar, birini dışarda bırak çapraz doğrulama yöntemiyle doğrulanmıştır. Bu çalışmada, İstanbul Üniversitesi Cerrahpaşa Tıp Fakültesi Nöroloji Anabilim Dalı tarafından hazırlanan veriler kullanılmıştır. Elde edilen deneysel sonuçlar önerilen yöntemin başarılı sonuçlar verdiğini göstermektedir. Spesifik olarak, doğruluk değeri, genetik algoritma ile öznitelik seçme yöntemi karar ağacı sınıflandırmasında 1.00 olarak elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Recently, Parkinson's disease is a serious health problem. The incidence is increasing especially in people over 65 years of age. The adverse effects of the disease on motor activities distract patients from social environments. The diagnosis of Parkinson's disease is quite difficult. Therefore, computer-aided systems are used. Diagnosis by the Parkinson spiral test is one of these methods. In this study, it is recommended to analyze the spirals drawn in the diagnosis of Parkinson's disease by pattern recognition methods. The spirals drawn by the patients were assumed to be characters. In this way, a high p low n problem occurs when the data set is converted. Therefore, the effect of feature selection by genetic algorithm has been investigated. In the classification process, k-NN and decision trees were used. The results are validated by a leave one out cross validation method. In this study, the data set prepared by the Department of Neurology in Cerrahpasa Faculty of Medicine, Istanbul University was used. The experimental results obtained show that the proposed method gives successful results. Specifically, accuracy value obtained 1.00 in the decision tree classification by selecting the feature with the genetic algorithm.

Benzer Tezler

  1. Diyabetus mellitus'da gözlenen mikrovasküler komplikasyonların prostaglandinler ile olan ilişkisi

    The Relation of microvaskular complications observed in diabetes mellitus with prostoglandins

    CANAN NEBİGİL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Eczacılık ve FarmakolojiCumhuriyet Üniversitesi

    Farmakoloji Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. YUSUF SARIOĞLU

  2. Kam yapma aparatı

    Cam milling attachment

    ORHAN UZUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Makine MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FEVZİ ERCAN

  3. Diesel motorları yakıt püskürtme sistemlerinin dinamik simülasyonu

    Başlık çevirisi yok

    İRFAN KARAGÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Makine MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OĞUZ BORAT

  4. Helisel yayların statik karakteristiklerini ölçme ve kontrol etme cihazının tasarımı ve imalatı

    Design and manufacture of a device measuringand controlling the static characteristics of helical springs

    MUAMMER MUSULLUOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Makine MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FEVZİ ERCAN

  5. Güneş enerjisi ile çalışan R21-DMF li soğurmalı soğutma çevrimin analizi ve bazı tersinmezliklerin çevrimin performansı üzerindeki etkilerinin incelenmesi

    Analysis of R21-DMF solar powered absorpption refrigeration system and effect of someirreversbilities on the Performance of the cycle

    SEYİT ARİF TÜR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Makine MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERCAN ATAER