Geri Dön

Diyabetli hastalarda glikoz yoğunluğu'nun tahmin edilmesi için yapay zeka tabanlı bir karar destek sistemi tasarımı

The design of an artificial intelligence based decision support system for prediction of glucose concentration in diabetes patients

  1. Tez No: 684676
  2. Yazar: CANER OKUTKAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ŞAKİR ESNAF
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Diyabetli hastalar sürekli kan şekeri seviyelerini takip etmektedirler. Diyabet hastalarının tedavilerini kolaylaştırmak amacıyla, tedavi için gerekli kan şekeri konsantrasyonunu tahmin etmek için yapay zeka tabanlı bir karar destek sistemi tasarlamak bu tezin amacıdır. Bu doğrultuda, tez kapsamında diyabetik hastaların sağlık durumlarını, yaşam tarzlarını takip etmek, kandaki glikoz konsantrasyonlarına göre tedavi süreçleri geliştirmek ve uygulanan tedavilere göre tahminler yapmak amaçlanmaktadır. Bu çalışmada veri kümeleri için bağımsız değişkenler kullanılarak veri madenciliği yöntemleri uygulanmıştır. Kandaki glikoz konsantrasyonunu tahmin etmek için yapay zeka tabanlı karar destek sisteminin tasarlanmasında yapay sinir ağları, rastgele orman algoritması ve destek vektör makineleri kullanılarak hibrit modeller oluşturulmuştur. Çalışmanın amacı, yüksek performanslı hibrit modelleri kullanarak glikoz seviyesi tahmini için yapay zeka tabanlı uzman karar destek sistemi oluşturmaktır. Bu tezi literatürde farklı konumlandırılması düşünülen durum belirtilen 3 yöntemin birarada kullanılması ve 27 adet farklı hibrit çözüm algoritması elde edilmesidir. Bu algoritmalardan elde edilen en iyi performansa sahip hibrit modellerin seçilmesi stratejisinin uygulanması düşünülmüştür. Bu 3 yöntemin bir arada hibrit olarak çözüme girdiği bu durum literatürde görülmeyen bir durum olduğu gözlemlenmiş ve buna göre çözüm şekillenmiştir.

Özet (Çeviri)

Patients with diabetes are constantly monitoring their blood sugar levels. The aim of this thesis is to design an artificial intelligence-based decision support system to predict the blood glucose concentration required for treatment in order to facilitate the treatment of diabetic patients. In this direction, within the scope of the thesis, it is aimed to follow the health status and lifestyle of diabetic patients, to develop treatment processes according to glucose concentrations in the blood and to make predictions according to the treatments applied. Data mining methods by using independent variables for the data sets are applied in this study. In order to estimate the glucose concentration in the blood, hybrid models were created by using artificial neural networks, random forest algorithm and support vector machines in the formation of artificial intelligence based decision support system. In study's aim is create an artificial intelligence-based expert decision support system for glucose level prediction using the highest performance hybrid models. The situation that is thought to be positioned differently in this thesis in the literature is the use of 3 methods together and obtaining 27 different hybrid solution algorithms. The strategy of selecting the best performing hybrid models obtained from these algorithms is considered. It has been observed that this situation, in which these 3 methods are solved together as a hybrid, is not seen in the literature and the solution has been formed accordingly.

Benzer Tezler

  1. Development of mirna biomarkers for the differentiation between gingivitis and periodontitis: A pilot study

    Gingivitis ve periodontitis ayrımı için mirna biyobelirteçlerinin geliştirilmesi: Pilot çalışma

    DHAFIR LATIEF FAYADH FAYADH

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    BiyokimyaSüleyman Demirel Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA CALAPOĞLU

  2. Akut koroner sendrom sebebi ile perkütan koroner girişim yapılan hastalarda kontrast nefropati gelişim riskinin değerlendirilmesinde serum fibrinojen/albümin oranının önemi

    The importance of serum fibrinogene/albumin ratio in assessment of the risk of development of contrast nephropathy in patients undergoing percutaneous coronary intervention due to acute coronary syndrome

    CEREN GEÇER

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    NefrolojiSağlık Bilimleri Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. REFİKA BÜBERCİ

  3. Tip 1 diyabet hastaları için yapay pankreas sisteminde kontrol yöntemlerinin geliştirilmesi

    Development of control methods in artificial pancreas system for patients with type 1 diabetes

    SELİM SOYLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KENAN DANIŞMAN

  4. Deneysel diyabet oluşturulmuş ratlarda karvakrolün testikular apoptozis, inflamasyon, NRF2/HO-1 sinyal yolağı ve spermatolojik parametreler üzerine etkileri

    The effects of carvacrol on testicular apoptosis, inflammation, NRF2/HO-1 signaling pathway and spermatological parametersin experimentally induced diabetic rats.

    GÖZDE ARKALI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    FizyolojiFırat Üniversitesi

    Veterinerlik Fizyolojisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MESUT AKSAKAL

  5. Tip 2 diyabetes mellitus hastalarında monosit/HDl oranının mikrovasküler komplikasyonlarla ilişkisi

    The relationship between monocyte / HDl ratio and microvascular complications in typE 2 diabetes mellitus pati̇ents

    AHMET DÜZGÜN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Endokrinoloji ve Metabolizma HastalıklarıSağlık Bilimleri Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DR. NAMIK YİĞİT