Melez öğrenme ile kalp ve damar hastalığının tahmini
Predicting cardiovascular disease with hybrid learning
Yazar: CANSU TOKYÜZ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ATINÇ YILMAZ
Beykent Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Hücresel yapay sinir ağları = Cellular artificial neural networks

Özet:
Ülkemizde ve dünyada yaşam kalitesini düşüren, çok sayıda ölüme sebep olan ve tedavi giderleri fazla olan kalp ve damar hastalıklarına yakalanma riski yaşı gün geçtikçe düşmektedir. Hastalığın tedavisinde erken tanının rolü büyüktür. Bununla ilgili birçok alanda çalışmalar yapılmaktadır. Teknolojinin gelişmesiyle günümüzde makinelerin insan öğrenmesini taklit edebilmesi ve çıkarım yapabilmesi sağlanmıştır. Yapay Zeka adı verilen bu yöntem ile makinelerin günlük hayatımızda ve bir çok alanda insan yaşamını kolaylaştıracağı düşünülmektedir. Yapay zekanın alt dalları olan yapay sinir ağları hastalıkların erken tanısında kullanılmaktadır. Literatürde birçok çalışmada kullanılan bu yöntemler ile hastalıklara neden olan faktörler girdi olarak alınıp hastalık sonucu tahminlemesi yapılabilmektedir. Böylece hastalığa yakalanma riski olanların erken tanı ile tedavisi mümkün olabilmektedir. 
Bu çalışmada, yapay sinir ağları yöntemi ile birlikte önerilen melez (hibrit) sistem kıyaslanarak kalp ve damar hastalıklarının tedavisinde hastanın durumunun önceden tahmini sağlanmaktadır. Önerilen melez sistemin yapısında k - ortalamalar algoritması ve yapay sinir ağı yöntemi kullanılmaktadır. Kardiyoloji verilerinin hastalık tahmininde en iyi sonucu veren modelin tespit edilmesi için yapılan çalışmada yapay sinir ağı ve melez sistem iki farklı model oluşturulmuştur. Kardiyoloji verileri kullanılarak yapılan hastalık tahmininde model başarım ölçütlerinde kullanılan ortalama karesel hata, kök ortalama karesel hata ve ortalama mutlak yüzde hatası performans kriterleri ile en doğru sonucu veren model belirlenmektedir.

Abstract:
The age of getting heart and vascular diseases risk, which decrease the quality of life in our country and world, cause lots of deaths and has a high cost of treatment, decrease day by day. The role of early diagnosis in the treatment of disease is really important. There are many works related this field nowadays. In recent days, with the development of technology, machines imitate the human learning and make predictions. With this method, which called Artificial Intelligence, machines are thought to facilitate the daily life. Artificial neural networks, which are the lower branches of artificial intelligence, are used for early diagnosis of diseases. With these methods used in many studies in the literature, the factors causing diseases can be taken as input and the disease result can be estimated. Therefore, early diagnosis of those who are at risk and treatment could be possible.
	In this thesis study, the aim is to determine the disease in early diagnosis by estimating the treatment of cardiovascular diseases. This study used artificial neural network and k-means algorithm. Therefore, there exist a hybrid system. Two different models of artificial neural network and hybrid system have been developed in order to determine the model that gives the best result in the prediction of disease of cardiology data. To determine the best result model, the mean squared error, root mean squared error and average absolute percent error used in the model success criterion were used.