Yapay zekâ teknikleri kullanılarak parkinson hastalığının teşhisi
Diagnosis of parkinson's disease using artificial intelligence techniques
- Tez No: 986748
- Danışmanlar: PROF. DR. GÜLHAYAT GÖLBAŞI ŞİMŞEK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, İstatistik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Destek vektör makineleri, Lojistik regresyon modelleri, Makine öğrenmesi yöntemleri, Shapley vektörü, Yapay sinir ağları, Öznitelik vektörü, Support vector machines, Logistic regression models, Machine learning methods, Shapley vector, Artificial neural networks, Feature vector
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Veri Bilimi ve Büyük Veri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Veri Bilimi ve Büyük Veri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez, Parkinson hastalığı (PH) teşhisi için yapay zekâ tekniklerinin kullanılmasını araştırmaktadır. PH, Alzheimer hastalığından sonra en sık görülen nörodejeneratif hastalıktır. Teşhis genellikle subjektif klinik değerlendirmelere dayanır ve bu durum, teşhisin doğruluğunu ve zamanlamasını etkileyebilir. Bu tezin amacı, hastalığın erken teşhisini sağlamak için yürüyüş sinyal verilerinden daha objektif bir yöntem sunmaktır. Bu amaçla, yapay zekâ modelleri kullanılacaktır. Bu modeller, hastaların yürüyüş özelliklerini analiz ederek Parkinson hastalığının belirtilerini tespit edecektir. Bu çalışma, farklı yapay zekâ modellerinin performanslarını karşılaştırarak en uygun modeli seçmeyi hedeflemektedir. Aynı zamanda ayrıntılı ve kapsamlı tek bir veri seti üzerinde yöntemlerin bütüncül bir şekilde incelenmesi ile yapay zekâ tekniklerinin Parkinson hastalığının teşhisindeki etkinliğini artırmayı hedeflemektedir. Yürüyüş verilerinin yapay zekâ teknikleri kullanılarak analizi, hastalığın erken teşhisindeki hataları azaltarak hastaların yaşam kalitesini arttırma potansiyeline sahiptir. Ayrıca, bu tez, yapay zekânın tıbbi teşhislerde nasıl kullanılabileceğine dair değerli bilgiler sunabilir.
Özet (Çeviri)
This thesis explores the use of artificial intelligence techniques for diagnosing Parkinson's disease. Parkinson's Disease is the second most common neurodegenerative disease after Alzheimer's. Diagnosis is often based on subjective clinical evaluations, which can affect the accuracy and timing of diagnosis. The aim of this thesis is to provide a more objective method using gait signal data for early diagnosis of the disease. For this purpose, artificial intelligence models will be used. These models will analyze patients' gait characteristics to detect symptoms of Parkinson's disease. This study aims to compare the performance of various artificial intelligence models to select the most suitable one. Additionally, by conducting a comprehensive analysis on a single detailed dataset, it seeks to enhance the effectiveness of artificial intelligence techniques in diagnosing Parkinson's disease. The analysis of gait data using artificial intelligence techniques has the potential to reduce errors in early diagnosis and improve the quality of life for patients. Furthermore, this thesis can provide valuable insights into how artificial intelligence can be utilized in medical diagnostics.
Benzer Tezler
- Parkinson hastalığının EEG sinyallerinden yapay zeka teknikleri kullanılarak sınıflandırılması
Classification of parkinson's disease from EEG signals using artificial intelligence techniques
SULTAN PENEKLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mühendislik BilimleriErciyes ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA LATİFOĞLU
- Classification of Parkinson's disease using deep learning techniques on finger, hand and tremor data
Derin öğrenme teknikleri kullanarak parmak, el ve titreme verileriyle Parkinson hastalığının sınıflandırılması
BEYZA GÜL
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Medipol ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BAHADIR KÜRŞAT GÜNTÜRK
- Machine-learning approaches for neurological disorder diagnosis from genomic and neuroimaging data
Genomik ve nörogörüntüleme verilerinden nörolojik bozukluk teşhisi için makine öğrenmesi yaklaşımları
İSMAİL BİLGEN
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
- Developing ai models to diagnosis Parkinson's disease (PD) using multinational MRI
Çok uluslu MRI kullanarak Parkinson hastalığını (PD) teşhis etmek için yapay zeka modelleri geliştirme
ALAA I.M ABUKARESH
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ OKATAN
- Derin öğrenme yöntemleriyle Parkinson hastalığı teşhisi
Parkinson's disease diagnosis with deep learning methods
CEM GÖKTUĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Yönetim Bilişim SistemleriSivas Cumhuriyet ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ KAYNAR