Koroner arter hastalarında stent implantasyonu sonrası ölümlerin yapay sinir ağları ile modellenmesi
Modelling the mortality using artificial neural networks in coronary artery patients undergoing stent implementation
Yazar: GÜLHAN TOĞA
Danışman: DOÇ. DR. MİTHAT ZEYDAN
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2012
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Karar ağacı = Decision tree ; Stentler = Stents ; Sınıflandırma = Classification ; Temel bileşenler analizi = Principal components analysis ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Koroner Arter Hastalarının daralan damarlarına Perkutan Koroner Girişim olarak ifade edilen stent, balon ve anjiyografi gibi çeşitli yollarla müdahale edilmektedir. Bu operasyonlar sonrasında damar tıkanıklıkları giderilen hastaların hastane içi ve taburcu sonrası sağlıklı ömürleri farklılık göstermektedir.Bu tez çalışmasında, Koroner Arter Hastalığının ortaya çıkmasında ve ilerlemesinde etkisi olduğu belirtilen toplam 53 farklı parametre kullanılarak, stent operasyonu sonrası hastane içinde ve taburcu sonrası 1 yıllık süreçte gözlemlenen ölüm-sağ kalma durumları için Yapay Sinir Ağları ve Karar Ağaçları ile modelleme yapılmıştır. C5.0 algoritması ile oluşturulan karar ağaçları ve çıkarılan kurallar ışığında parametrelerin değişen seviyelerinin ölme/sağ kalma durumunu nasıl etkilediği açıklanmıştır. Ayrıca, veri indirgemeyi yöntemlerinden Temel Bileşen Analizinin Yapay Sinir Ağları ile entegre kullanımının model performansı üzerindeki etkisi incelenmiştir.Yapay sinir ağları ile yalnız hastane içi ölümleri, yalnız taburcu sonrası ölümleri ve her ikisini eş zamanlı tahmin eden sınıflandırma modelleri geliştirilmiştir. İndirgenmemiş veri seti ile oluşturulan Yapay Sinir Ağları ile hastane içi ölümlerin % 97.23'ü, taburcu sonrası ölümlerin %94.44'ü ve eş zamanlı sınıflandırma modelindeki ölümlerin %90.87'si doğru sınıfa atanmıştır.Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Ağları; Stent; Karar Ağacı; Temel Bileşen Analizi; Sınıflandırma

Abstract:
Percutaneous Coronary Intervention such as stent implantation, balloon and angiography are applied to narrowed arteries in coronary artery patients. In hospital mortality and long term mortality alter in patients who undergo PCI.In this thesis, 53 parameters are selected to predict in-hospital and long-term mortality after stent implementation with Artificial Neural Networks and Decision Trees. It tried to explain how parameters changes affect the mortality according to Decision trees and rules by extracted C5.0 algorithm. On the other hand, one of the data reduction methods, Principal Component Analyze is integrated to Artificial Neural Network for monitoring performance of models.Classification models for predict in-hospital mortality, long-term mortality and which predict mortalities simultaneously are developed. Artificial neural network is capable of predicting in hospital mortalities with a % 97.23, long term mortalities with %94.44 and simultaneous mortalities with %90.87.Anahtar Kelimeler: Artificial Neural Networks; Stent Implantation; Decision Trees; Principal Component Analyze; Classification