Kalp hastalığı tanısında Weka tabanlı makine öğrenmesi algoritmalarının performans analizi
Performance analysis of Weka-based machine learning algorithms in heart disease diagnosis
- Tez No: 897197
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BAHAR DEMİRTÜRK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Matematik, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Industrial and Industrial Engineering, Mathematics, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İzmir Bakırçay Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Akıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kalp hastalığı, kalbin normal işlevlerini yerine getiremediği ve genellikle kardiyovasküler sistemdeki sorunlarla ilişkilendirilen bir durumdur. Erken teşhis, tedavi ve önlemler açısından hayati öneme sahiptir. Makine öğrenmesi algoritmaları, bilgisayar sistemlerinin verilerden öğrenme yeteneği kazanmasını sağlayan matematiksel modellerdir. Sınıflandırma, regresyon, kümeleme gibi farklı görevler için kullanılan bu algoritmalar, veri analizi ve örüntü tanıma gibi birçok alanda kullanılır. Bu çalışma Weka ile makine öğrenmesi algoritmalarının kalp hastalıklarını teşhis etme yeteneğini incelemek ve karşılaştırmak amacıyla yapılmıştır. Weka, açık kaynaklı bir veri madenciliği ve makine öğrenmesi algoritmalarının kullanıldığı bir platformdur. Weka, araştırmacılar tarafından geniş bir alanı kapsayan birçok projede tercih edilmektedir. Veri madenciliği yöntemleri ile veri seti analiz edilerek regresyon, sınıflandırma ve kümeleme algoritmaları kullanılarak bu çalışma gerçekleştirilmiştir. Kullanılan algoritmaların performansını değerlendirmek için kullanılan parametrelerle, sonuçlar kapsamlı bir şekilde analiz edilmiştir. Algoritmaların performansları incelendiğinde bulgular, Weka ile uygulanan çeşitli makine öğrenmesi algoritmalarının kalp hastalığı teşhisinde başarı sağladığını göstermektedir. Bu çalışma, sağlık profesyonelleri ve araştırmacıları için kalp hastalığı teşhisinde makine öğrenmesi uygulamalarını daha iyi anlamalarına ve potansiyel olarak hastalıkların teşhis süreçlerinin geliştirilmelerine yardımcı olacaktır.
Özet (Çeviri)
Heart disease is a condition in which the heart cannot perform its normal functions and is often associated with problems in the cardiovascular system. Early diagnosis is vital for treatment and precautions. Weka is a software language program that uses an open source data mining and machine learning algorithm. Weka is preferred by researchers in many projects covering a wide area. Machine learning algorithms are mathematical models that enable computer systems to gain the ability to learn from data. These algorithms, which are used for different tasks such as classification, regression and clustering, are used in many areas such as data analysis and pattern recognition. This study was conducted to examine and compare the ability of Weka and machine learning algorithms to diagnose heart diseases. This study was carried out by analyzing the data set with data mining methods and using regression, classification and clustering algorithms. The results have been extensively analyzed with the parameters used to evaluate the performance of the algorithms used. When the performances of the algorithms are examined, the findings show that various machine learning algorithms implemented with Weka are successful in diagnosing heart disease. This study will help healthcare professionals and researchers better understand the applications of machine learning in diagnosing heart disease and potentially improve patients' diagnostic processes.
Benzer Tezler
- İskemik kalp hastalığı tanısında oral dipyridamole sonrası uygulanan T1 ve 201 miyokard perfüzyon SPECT yöntemi
Başlık çevirisi yok
ORHAN YENİCİ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1990
Radyoloji ve Nükleer Tıpİstanbul ÜniversitesiNükleer Tıp Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İRFAN URGANCIOĞLU
- İskemik kalp hastalığı'nın tanısında ve tedavisinin yönlendirilmesinde çok kesitli bilgisayarlı tomografik koroner anjiyografi ile konvansiyonel invaziv koroner anjiyografi'nin mukayesesi
Diagnostic accuracy of multislice computed tomographic angiography compared with invasive coronary angiography for diagnosis and treatment of ischemic heart disease
DERYA BAYKIZ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2013
Kardiyolojiİstanbul ÜniversitesiKardiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FARUK ERZENGİN
- Pediatrik göğüs ağrısı ile kalp hastalığı tanısında makine öğrenmesi uygulamaları
Machine learning applications in the diagnosis of heart disease in pediatric chest pain
ASUDE DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUNUS DEMİR
- Akut romatizmal ateş ve romatizmal kalp hastalığı tanısında `Hıgh Sensıtıve C Reaktıf Proteın', total antioksidan kapasitesi, homosistein, haptoglobin ve kan lipid profilinin önemi
Akut romatizmal ateş ve romatizmal kalp hastaliği tanisinda `High Sensitive C Reaktif Protein?, total antioksidan kapasitesi, homosistein, haptoglobin ve kan lipid profilinin önemi
NERGİZ ÖNER
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2008
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıSağlık BakanlığıÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YILDIZ DALLAR
- Kronik obstrüktif akciğer hastalıklı olgularda pulmoner arteriyel hipertansiyonun tanısında sağ kalp kateteri, pulsed doppler ekokardiyografi ve diğer tanı yöntemleri
Başlık çevirisi yok
SEFA LEVENT ÖZŞAHİN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1993
Göğüs HastalıklarıAnkara ÜniversitesiGöğüs Kalp ve Damar Cerrahisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLSEREN KARABIYIKOĞLU