Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Matematik Mühendisliği, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: HÜLYA ACAR
Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Birol Aslanyürek
Eş Danışman: Emrah Aydın
Özet:
Hipospadias çocuklarda görülen en yaygın genital bölge anomalilerinden
biridir. Bu hastalık üretral plakada inflamasyona yol açmaktadır.
Hemogramda bulunan parametreler inflamatuar süreçler hakkında bilgi
verebilmektedir. Ayrıca hemogram testi uygulanabilirliği ve maliyetinin
düşük olması sebebiyle yaygın bir test yöntemidir. Literatüre
baktığımızda, her geçen yıl bilgisayarların verileri depolama
kapasiteleri artmaktadır. Bu durum çeşitli alanlarda devasa bilgi
yığınlarının oluşmasına yol açmaktadır. Bu bağlamda önde gelen
alanlardan birisi de tıp sektörüdür. Günümüzde hastane veri tabanları
keşfedilmeyi bekleyen birbiriyle ilişkili çok miktarda veri
barındırmaktadır. Bu tezde hipospadias olgularında veri madenciliği
yöntemleriyle inflamatuar süreç tespit edilmeye çalışıldı. Bunun için
hastaneye sünnet operasyonu talebiyle gelmiş çocuklardan alınan veriler
ile hipospadias tanısı konulmuş olguların verileri iki ayrı grupta
incelenmiştir. İnflamatuar süreci ortaya koyabilmek için öznitelik
olarak hemogram test sonuçları kullanılmıştır. Öncelikle her bir
hemogram parametre değerinin Kolmorogov Smirnov testi aracılığıyla
normal dağılıma uyup uymadığı tespit edilmiştir. Daha sonra
hipospadiaslı olgularla sünnet talebiyle gelmiş çocuklar arasında Mann
Whitney U testi kullanılarak anlamlı bir fark olup olmadığı
incelenmiştir. İstatistiksel analiz sonrası veri madenciliği
yöntemleriyle hipospadias olgularında inflamasyonu ayırt ettirecek
belirteçler olup olmadığına dair sonuçlar hemogram değerleri üzerinden
elde edilmiştir. Bunun için Matlab programının 'Classification Learner'
(2022b) adlı aracında tanımlanmış denetimli makine öğrenmesi yöntemleri
uygulanarak çeşitli modeller eğitilmiş ve test veri seti kullanılarak
doğruluk oranları hesaplanmıştır. Modellerden çıkan sonuçlar
karşılaştırıldığında, Medium Gaussian, Optimizable Tree ve Coarse Tree
yöntemlerinin en yüksek doğruluk değerleri ile tahminleme yaptığı
görülmüştür.