Bulanık uzman sistemler kullanılarak tıpta hastalık teşhisi
| dc.contributor.advisor | Askerbeyli, İman | |
| dc.contributor.author | Zıasabounchı, Negar | |
| dc.contributor.department | Bilgisayar Mühendisliği | tr_TR |
| dc.date.accessioned | 2022-09-28T11:26:05Z | |
| dc.date.available | 2022-09-28T11:26:05Z | |
| dc.date.issued | 2014 | |
| dc.description.abstract | Kalp hastalıkların teşhis süreci, hastanın sağlığında çok önemli ve kritik bir rol oynamaktadır. Ayrıca, hastalığı daha ileri bir seviyeye ulaşmasını engellemektedir. Makine öğrenme teknikleri ve veri madencilik algoritmaların kalp hastalıklarının tanısında önemli katkıda bulunmaktadırlar. Bu çalışmanın amacı, adaptif sinirsel bulanık çıkarım sistemi (ANFİS) kullanılarak hastanın kalp hastalık derecesini belirlemek için bir yöntem geliştirmektir. Ayrıca geliştirilen yöntem, kümeleme yöntemlerinden K-means ve bulanık C-means yöntemleri ile kıyaslanmıştır. Kullanılan tüm algoritmalar Cleveland kalp hastalığı veri seti üzerinde uygulandıktan sonra test edilmektedirler. ANFİS ve kümeleme sonuçlarının karşılaştırılmasında ANFİS'in daha yüksek başarıma sahip olduğu görülmüştür. Sonuç olarak geliştirilen ANFİS modeli kalp hastalıklarının teşhisi için karar destek sistemi olarak kullanabileceğini göstermiştir. | tr_TR |
| dc.description.ozet | Heart disease diagnosis procedure is very vital and critical issue for the patient's health. In addition, this prevents the disease from progressing to further stages. The role of using machine learning techniques and data mining algorithms in diagnosis of heart disease is very considerable. The aim of this study is to develop a method of classifying for heart disease degree of patient based characteristic data using adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS). Furthermore, the developed method is compared with the K- means clustering method and fuzzy C-means methods. All the algorithms are implemented and tested on a Cleveland heart disease dataset. Compared results are suggesting that the ANFIS has a much probability of success at heart disease diagnosis. Obtained results show that the proposed analysis system can be used as an expert system for heart decision support system. | tr_TR |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12575/84474 | |
| dc.language.iso | tr | tr_TR |
| dc.publisher | Fen Bilimleri Enstitüsü | tr_TR |
| dc.subject | Uzman sistemler | tr_TR |
| dc.subject | Bulanık mantık | tr_TR |
| dc.subject | (ANFİS) | tr_TR |
| dc.title | Bulanık uzman sistemler kullanılarak tıpta hastalık teşhisi | tr_TR |
| dc.type | masterThesis | tr_TR |