Biyokimya ve hemogram laboratuvar test sonuçlarının lojistik regresyon yöntemiyle analizi
Analysis of biochemistry and hemogram laboratory test results with logistic regression
Yazar: KEMAL AKYOL
Danışman: YRD. DOÇ. DR. BAHA ŞEN
Karabük Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2012
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Lojistik regresyon analizi = Logistic regression analysis ; Lojistik regresyon modelleri = Logistic regression models ; Veri işleme = Data processing ; Veri madenciliği = Data mining

Özet:
Bu çalışmanın amacı, biyokimya ve hemogram laboratuvar test sonuçlarının koroner arter hastalığına etkisini araştırmaktır. Veri analizinde lojistik regresyon modeli yaklaşımı kullanılmıştır. Lojistik regresyon modeli, bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi en iyi uyuma sahip bir şekilde tanımlayabildiği ve biyolojik olarak kabul edilebilir olduğu için tercih edilmiştir. Birinci bölümde çalışmanın kısa özeti verilmiştir. İkinci bölümde, biyokimya ve hemogram testleri ile koroner arter hastalığının tanımı ve bu hastalığın nedenleri hakkında bilgiler verilmiştir. Üçüncü bölümde, veri tabanında bilgi keşfi süreci, veri madenciliği ve yöntemleri hakkında bilgiler verilmiştir. Dördüncü bölümde, bu tekniklerden doğru sınıflandırma oranları çerçevesinde günümüzde biyoloji, tıp, sosyal, ekonomi ve diğer bir çok alanda kullanımı hızla yaygınlaşan lojistik regresyon modeli incelenmiş ve bu modelin önemi vurgulanmıştır. Beşinci bölümde ise, çalışmanın amacını gerçekleştirmek için geliştirilen uygulama anlatılmıştır.Geliştirilen uygulama ile bir veri seti sisteme yüklenmekte, hastalık için kategorik verilerin ve test referans değerlerinin tanımlaması yapılabilmektedir. Hasta özgeçmiş bilgilerini sorgulayarak oluşturulan veri setleri ile koroner arter hastalığına neden olacağı düşünülen test değişkenlerinin önemliliği test edilmiş, önemli bulunan değişkenler ile lojistik regresyon modelleri oluşturulmuştur. Oluşturulan lojistik regresyon modellerine ait doğru sınıflandırma oranlarının başarılı olmasından dolayı bu modellerin koroner arter hastalığı için risk faktörlerini belirlemede kullanılabileceği sonucuna varılmıştır. Ayrıca yeni verilerin analizinin internet ortamında da yapılabilmesi için web tabanlı bir uygulama geliştirilmiştir. Son bölümde, geliştirilen uygulama ile koroner arter hastalığının teşhisinde belirleyici faktörlerin ve biyokimya ve hemogram laboratuvar test sonuçlarının etkisi, tez çalışması süresince elde ettiğimiz sonuçlar ve öneriler açıklanmıştır.

Abstract:
The purpose of this study is to search effects of biochemistry labaratory test and hemogram laboratory test results to Coronary Artery Disease. For data analysis, it is preferred the approach of Logistic Regression Modeling. Logistic Regression Model has been preferred because it is accepted the best way to define the correlation between dependent and independent variables and it is biologically acceptable. First section of the thesis gives us the summary of the whole thesis. At the second section, there are the definitions of biochemistry and hemogram tests and Coronary Artery Disease and also the informations about the causes of this disease. Third section includes the process of discovery in databases, data mining and its tecniques. At the fourth section, among these techniques that is bordered by correct classification rates, the logistic regression model which become common in many areas such as biology, medicine, social sciences etc, has been analyzed and has beenemphasized the importance of this model. The fifth section, it is described the application which is developed to carry out the purpose of study. With the developed application, a data set can be installed in system and the definition of categorical data and reference values of test for the disease. It has been tested the importance of the test variables, thought to be the cause of Coronary Artery Disease with data sets which generated by querying the background knowledge of patient. And Logistic Regression Models have been constructed with important variables. These models may be used to determine risk factors for Coronary Artery Disease because of the success rates of correct classification that created of Logistic Regression Models. In addition, web based application has been developed for analysis of new data in the internet. At the final section, it has been explained the effect of the determinative factors of diagnosis of Coronary Artery Disease and biochemistry and hemogram laboratory test results with developed application. And then, the results which we have been obtained during the study and the suggestions are described.