Predicting chronic kidney disease using ML by using two different datasets: A comparison study
İki farklı veri seti kullanarak makine öğrenmesi ile kronik böbrek hastalığının tahmin edilmesi: Bir karşılaştırma çalışması
- Tez No: 814736
- Danışmanlar: DR. ÖZGE YÜCEL KASAP
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Nefroloji, Nephrology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Böbrekler, atık ürünleri kandan süzer, idrar ve hormon üretir. Bu, kırmızı kan hücreleri, kan basıncı ve kalsiyum metabolizması için önemlidir. Böbreklerin zaman içinde fonksiyonlarını kaybetmesiyle Kronik Böbrek Hastalığı ortaya çıkar. Glomerüler Filtrasyon Hızı, bu hastalığın güçlü bir belirleyicisidir ve Makine Öğrenmesi teknikleri kullanılarak etkili bir şekilde tahmin edilebilir. Bu çalışmada, sekiz Makine Öğrenmesi modelinin ve bunların birleşimiyle elde edilen modelin performansları, farklı iki halka açık veri kümesi üzerinde ve bu iki veri kümesinin birleşiminden elde edilen veri kümesi üzerinde karşılaştırılmıştır. Veri kümelerinden biri, Hindistan'dan, 2015 yılına ait, 400 kayıt ve 26 öznitelik içerirken, diğer veri kümesi, Bangladeş'ten, 2021 yılına ait, 200 kayıt ve 29 öznitelik içermektedir. Çapraz kontrolde, bir veri kümesinde eğitilen dokuz model, modeller tarafından görülmeyen diğer veri kümesinde test edildi. Bu iki veri kümesinin birleşimiyle yeni bir veri kümesi elde edildi ve dokuz model bu birleşik veri kümesi üzerinde eğitilip test edildi. Ayrıca, dokuz model, birleşik veri kümesinin azaltılmış bir özellik kümesi üzerinde eğitilip test edildi.
Özet (Çeviri)
The kidneys, filter waste products from the blood, produce urine, and a hormone that is important for the red blood cells, blood pressure regulation, and calcium metabolism. When the functioning of the kidneys gradually declines over time, Chronic Kidney Disease emerges. Glomerular Filtration Rate is a strong indicator of this disease which can be effectively predicted by using Machine Learning techniques. In this study, the performances of eight Machine Learning models and an ensemble of them are compared using two different public datasets and a combined dataset of these two. One of the datasets is from India with 400 records, and 26 attributes from the year 2015, and the other dataset is from Bangladesh with 200 records and 29 attributes from the year 2021. Cross-checking is performed using the eight models and an ensemble of them, such that the nine models trained on one dataset are tested on the other dataset which is unseen by the models. The nine models are trained and tested on a combined dataset of the two. Also, the models are used on a reduced set of features of the combined dataset.
Benzer Tezler
- Kronik böbrek yetmezliği tanılı kişilerde infeksiyon risk skorlarının hesaplanması ve inflamatuar belirteçlerin incelenmesi
Calculation of infection risk scores and examination of inflammatory markers in people diagnosed with chronic renal failure
REŞİDE BÖRÇE AYDIN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Enfeksiyon Hastalıkları ve Klinik Mikrobiyolojiİstanbul ÜniversitesiEnfeksiyon Hastalıkları ve Klinik Bakteriyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİT ÖZSÜT
- Acil servise başvuran ve kardiyorenal sendrom tanısı alan hastaların BUN/Albümin oranının hasta sonlanımını öngörmedeki başarısının değerlendirilmesi
Evaluation of the predictive value of the blood urea nitrogen-to-albumin ratio (BAR) for patient outcomes in individuals diagnosed with cardiorenal syndrome presenting to the emergency department
MUHAMMED EMİN DUT
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
Acil Tıpİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜSEYİN ACAR
- Prediyaliz hastalarında psikolojik sağlamlığı yordayıcı faktörler
Predictor factors of resilience in predialysis patients
BENGÜSU TÜMER
- Böbrek yetmezliği olan hastalarda nötrofil jelatinaz ile ilişkili lipokalin ve bazı biyokimyasal parametrelerin değerlendirilmesi
Assessment of neutrophil gelatinase-associated lipocalin and some biochemical parameters in patients with renal failure
SANA ABDULLAH ASHAIBANI
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
KimyaÇankırı Karatekin ÜniversitesiBiyokimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SALİHA ALYAR
- Normal sınırlardaki 'yüksek duyarlıklı troponin T'değişkenliğinin efor testi pozitifliği ve koroner anatomisi üzerine olan etkisinin araştırılması
Investigation of the effect of high sensitivity troponin T variability in normal limits on exercise test positivity and coronary anatomy
MUSTAFA YILMAZ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2020
Kardiyolojiİstanbul ÜniversitesiKardiyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CAFER ZORKUN