Veri madenciliği ile diyabet hastalığı teşhisinde karma sınıflandırıcı algoritma önerilmesi ve karar destek sistemi geliştirilmesi
Bu tez size mi ait?
Bu kayıt toplu arşivden geldi. Sizinse profilinize bağlayın.
Özet (TR)
Diyabet, uzun dönemde insan vücudunda pek çok hasara sebep olmaktadır. Dünyada 463 milyon insanın diyabet hastalığına sahip olduğu tahmin edilmektedir. Diyabetli hastaların %50,1'i hastalığından habersiz bir şekilde yaşamına devam etmektedir. Diyabet hastalarını tamamen iyileştirebilen bir tedavinin olmadığı ve hastalığından habersiz çok sayıda insanın var olduğu düşünüldüğünde erken teşhisin büyük bir öneme sahip olduğu söylenebilir. Bu çalışmada hastalık teşhisi için veri madenciliği tekniklerinden birisi olan sınıflandırma algoritmalarından faydalanılmıştır. Veri setini en iyi temsil edebilecek değişkenlerin belirlenmesi amacıyla öznitelik seçimi yapılmıştır. Seçilen öznitelikler ile sınıflandırma algoritmalarının başarıları WEKA programında test edilmiştir. En iyi sonuç veren algoritmalardan Naive Bayes, yapay sinir ağları ve karar ağacı algoritmaları birlikte kullanılarak karma bir yöntem önerilmiştir. Sınıflandırma algoritmalarının çoğunluğun tahmin sonucu dikkate alınarak oluşturulan karma yöntemin sınıflandırma başarısının algoritmaların bireysel sınıflandırma başarılarından daha yüksek olduğu görülmüştür. Visual Studio programında C# programlama dili ile veri girişi yapılmasını kolaylaştıracak görsel bir arayüz tasarlanmıştır. Oluşturulan arayüz ile kullanıcı hekimlerin öğrenmek istedikleri sonuçları karmaşıklıklar olmadan görebilmeleri sağlanmıştır.
Yazar
Ezgi Aktaş Potur
Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır
Ezgi Aktaş Potur (Yüksek Lisans Tezi). Veri madenciliği ile diyabet hastalığı teşhisinde karma sınıflandırıcı algoritma önerilmesi ve karar destek sistemi geliştirilmesi, 2021, Eskişehir Technical Üniversity.
Anahtar Kelimeler
Lisans
Tüm Hakları Saklıdır
Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.
Eskişehir Technical Üniversity tezlerinden daha fazlası
- 3B biyoyazıcı teknolojisi ile cerrahi sonrası peritoneal adezyonların önlenmesine yardımcı lidokain yüklü nanopartikül içeren membran geliştirilmesi(2020)
- CuO nanoparçacık yeşil sentezi ve PVA matrisli kompozit film üretimi(2021)
- Farklı bitki ekstre ve yağlarının antibiyofilm etkisinin mikrobiyolojik ve moleküler yöntemlerle araştırılması(2022)
- Kristalografik yönlenmenin Li(1+x)AlxTi(2-x)(PO4)3 katı elektrolitlerinin iyonik iletkenliğine etkisi(2018)
- Sepiyolit destekli Aspergillus Fumigatus ve Aspergillus Terreus ile Kongo Kırmızısı giderimi(2019)
- Karbendazim tayinine yönelik modifiye elektrot temelli elektrokimyasal sensör geliştirilmesi(2020)
