Anemi hastalığının sınıflandırılmasında makine öğrenmesi algoritmalarının metasezgisel yöntemlerle parametre optimizasyonu
Parameter optimization of machine learning algorithms using metaheuristic methods in classifying anemia disease
- Tez No: 897195
- Danışmanlar: PROF. DR. İDİRİS DAĞ, DOÇ. DR. HASAN TEMURTAŞ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yapay Zeka Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Anemi, hemoglobin (Hgb) seviyesinin belirli bir referans aralığının altına düştüğü durumlarda ortaya çıkar. Teşhis ve tedavi süreçleri, birçok kan testi, radyolojik görüntüleme ve çeşitli testleri gerektirir. Makine öğrenimi yöntemleri kullanılarak hastaların tıbbi verileri işlenebilir, böylece yeni hastalar için hastalık tahminleri yapılabilir ve bu tahminler doğrultusunda doktorlara karar destek mekanizmaları sağlanabilir. Bu yöntemler, doktorların teşhislerinde hata payını azaltmada kritik öneme sahiptir ve sağlık kurumlarında veri kayıtlarının değerlendirilmesi hem hastalar hem de hastaneler için büyük önem taşır. Bu tez çalışması, hem iki sınıflı (anemi var/yok) hem de çok sınıflı (anemi yok, Hgb anemi, demir eksikliği anemisi (DEA), B12 eksikliği anemisi (B12E), folat eksikliği anemisi (FEA)) anemi veri setleri üzerinde çeşitli modellerin performansını değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Bu amaçla SMOTE (Sentetik Azınlık Aşırı Örnekleme Tekniği) yöntemiyle veri setlerindeki veri dengesizliği giderilmiş, daha sonra literatürde sıklıkla kullanılan klasik makine öğrenmesi yöntemleriyle testler yapılmış, veri setlerindeki parametreler arasındaki ilişkiyi daha iyi modellemek ve parametrelerin birbiriyle etkileşimini vurgulamak için veri setleri doğrusal, karesel ve üstel formda modellenerek Harris Şahin Algoritması (HŞA), Karga Arama Algoritması (KAA), Tavuk Sürüsü Optimizasyon Algoritması (TSO), JAYA Algoritması (JAYA), Balina Optimizasyon Algoritması (BOA) ve Kelebek Optimizasyon Algoritması (KOA) metasezgisel yöntemleri ile parametre optimizasyonu yapılmıştır. Çok sınıflı veri setinde genel doğruluk başarısının yanında sınıf bazlı doğruluk başarısının da arttırılması gerektiği vurgulanarak bulanık mantık yaklaşımdan esinlenen parametrelerin önemini daha iyi vurgulayan klasik makine öğrenmesi yöntemi olan TreeBagger (TB) ile önerilen metasezgisel yöntemlerin birleştirilmesiyle oluşan hibrit modeller önerilmiştir.
Özet (Çeviri)
Anemia occurs when the hemoglobin (Hgb) level falls below a certain reference range. Diagnosis and treatment processes require many blood tests, radiological imaging and various tests. Using machine learning methods, patients' medical data can be processed to make disease predictions for new patients and provide decision support mechanisms to doctors based on these predictions. These methods are critical in reducing the margin of error in doctors' diagnoses, and the evaluation of data records in healthcare institutions is of great importance for both patients and hospitals. This thesis aims to evaluate the performance of various models on both two-class (anemia present/absent) and multi-class (non-patient, HGB-anemia, iron deficiency anemia, B12 deficiency anemia, folate deficiency anemia) anemia datasets. For this purpose, data imbalance in the datasets was eliminated with the SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) method, then tests were performed with classical methods frequently used in the literature, and the datasets were linearized to better model the relationship between the parameters in the datasets and to emphasize the interaction of the parameters with each other, The parameters were modeled in quadratic and exponential form and parameter optimization was performed with the Harris Hawk Algorithm (HSA), Crow Search Algorithm (KAA), Chicken Swarm Optimization Algorithm (TSO), JAYA Algorithm (JAYA), Whale Optimization Algorithm (BOA) and Butterfly Optimization Algorithm (KOA) metaheuristics. Emphasizing the need to increase the class-based accuracy as well as the overall accuracy in a multi-class data set, hybrid models are proposed by combining the classical method TreeBagger (TB), which better emphasizes the importance of parameters inspired by the fuzzy logic approach, and the proposed metaheuristic methods.
Benzer Tezler
- Enflamatuvar bağırsak hastalığı olan çocuklarda anemi sıklığı ve risk faktörleri
Anemia and risk factors in children with inflammatory bowel disease
SELİN ASLAN BAYHAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıAnkara ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZARİFE KULOĞLU
- Kliniğimizde akciğer kanseri tanısı alan hastaların prospektif olarak değerlendirilmesi ve sağkalıma etki eden faktörlerin belirlenmesi
Başlık çevirisi yok
ADEM DİRİCAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2004
Göğüs HastalıklarıOndokuz Mayıs ÜniversitesiGöğüs Hastalıkları Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. SERHAT FINDIK
- Çocukluk çağı enflamatuar bağırsak hastalığının tanı ve takibinde anemi sıklığı ve yönetiminin değerlendirilmesi
Anemia in pediatric inflammatory bowel disease; evaluation of frequency and management at diagnosis and FOLLOW-UP
MUSTAFA ÇAVUŞOĞLU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıSağlık Bilimleri ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE MERVE USTA
- Kronik böbrek yetmezliğinde çölyak hastalığı prevalansı ve çölyak hastalığı saptanan olgularda çölyak hastalığının beslenme parametreleri, anemi ve sekonder hiperparatiroidi üzerine etkisi
Başlık çevirisi yok
İDRİS ŞAHİN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2004
NefrolojiYüzüncü Yıl Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. REHA ERKOÇ
- Tromboz, hemolitik anemi ve aplazi ile seyredebilen paroksismal nokturnal hemoglobinüri (PNH) hastalığının sıklığını değişik klinik bulgularla gelen ve PNH düşündüren gruplarda taranması
Scerening of the frequency of paroxysmal nocturnal hemoglobinuria (PNH), associated with thrombosis, hemolytic anemia and aplasia, in groups with different clinical findings and suggesting PNH
SENA ECE DAVARCI
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2018
HematolojiCelal Bayar ÜniversitesiDahiliye Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMET AYDOĞDU