Veri madenciliği kullanarak biyokimya verilerinden hastalık teşhisi
An analyse of a deseases with biochemical data by using data mining
Yazar: ŞENGÜL DOĞAN
Danışman: Y.DOÇ.DR. İBRAHİM TÜRKOĞLU
Fırat Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomühendislik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2007
Konu: Biyomühendislik = Bioengineering

Özet:
ÖZETYÜKSEK LİSANS TEZİVERİ MADENCİLİĞİ KULLANARAK BİYOKİMYA VERİLERİ İLE HASTALIK TEŞHİSİŞengül DOĞANFırat ÜniversitesiFen Bilimleri EnstitüsüBiyomühendislik Anabilim Dalı2007, Sayfa: 91Elektronik değişimin yaşandığı günümüzde tıp, sanayi, eğitim gibi pek çok alanda verihacmi hızla artmaktadır. Bu veriler geniş veri havuzları oluşturmakta ve mevcut verilerdenamaçlanan verilere ulaşmak oldukça zorlaşmaktadır. Özelikle tıbbi veri tabanlarında verilerinanalizi, karar alma ve yönetim aşamalarında yeni bilgilerin keşfedilmesi ve bu bilgilerin etkilibir şekilde kullanılması işlemlerinin bilgisayar tarafından seri ve hızlı bir şekilde yaptırılmasıuzmanlara büyük kolaylık sağlamaktadır.Bu tez çalışmasında, Miyokard infarktüsü, Hiperlipidemi, Demir eksikliği anemisi veHipertiroidi-Hipotiroidi hastalıklarının teşhisinde kullanılacak bir karar destek sistemitasarlanmıştır. Karar destek sisteminde veri madenciliği tekniklerinden karar ağaçları yöntemikullanılmıştır. Sistemde belirlenen her bir hastalık için doktorların tanıda bulunurkenkullandıkları biyokimya verilerinden seçilen parametreler baz alınarak değerlendirmeyapılmıştır. Bu amaçla, delphi programlama dili kullanılarak bir paket program geliştirilmiştir.Sonuçta elde edilen veriler uzman bir doktorun verdiği kararla karşılaştırılmıştır.Anahtar kelimeler: Veri madenciliği, Örüntü tanıma, Uzman sistemler, Karar ağaçları, Karardestek sistemleri, Biyokimya parametreleri.VIII

Abstract:
ABSTRACTMASTER THESISAN ANALYSE OF A DESEASES WITH BIOCHEMICAL DATA BY USING DATAMININGŞengül DOĞANFirat UniversityGraduate School of Natural and Applied ScienceDepartment of Bioengineering2007, Page: 91An electronic revolution is currently occurring; it causes a very fast development of thedata volume in many fields like medicines, industry, and education. These data form vast datapools, and it gets more and more difficult to obtain the aimed data from the data available.Especially the analyze of the data which is available in the medical data bases, makingdecisions, and the discovery of new data in the administrative phases and the impressiveapplication of these data, the fast and practical processes carried out by computers have easedthe facilities of the experts.A decision support system which will be used in analyzing deceases likemyocardial infarctus, hyperlipidemics, iron deficiency anaemia, and hypertiroide- hypotiroidyhas been planned in this thesis. One of the data mining methods; the decision trees method hasbeen applied in this decision support system. The parameters which have been selected from thebio- chemical data, which were applied by the doctors while analyzing each decease which wasdetected in this system, were considered as a base for the evaluation which was carried out. Theresults of this method were thoroughly in compliance with the decision of an expert.Key words: Data Mining, Pattern recognition, Expert systems, Decision trees, Decision supportsystems, Biochemistry parameters.IX