Bulanık uzman sistemler kullanılarak tıpta hastalık teşhisi

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ankara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2014

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: NEGAR ZIASABOUNCHI

Danışman: İMAN ASKERBEYLİ

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

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.