Kohonen öz örgütlemeli haritalama yöntemi ile psikotik hastalıkların kümelenmesi
Kohonen cluster of psychotic diseases by self organizing mapping method
Yazar: ASLI ÇİFTCİ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEVİLAY KARAHAN
Hacettepe Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics
Dizin: Biyoistatistik = Bioistatistics ; Haritalama = Mapping ; Kümeleme analizi = Cluster analysis ; Kümeleme yöntemi = Cluster method ; Psikotik bozukluklar = Psychotic disorders ; Veri madenciliği = Data mining ; İstatistik = Statistics ; İstatistiksel modeller = Statistical models

Özet:
Veri madenciliği; büyük miktarda veri içerisinden, gizli kalmış, değerli, kullanılabilir bilgileri açığa çıkaran ve stratejik karar destek sağlamak amacıyla kullanılan bir yöntemdir. Veri madenciliği çeşitli alanlarda kullanılmasına rağmen,  özellikle sağlık alanında çeşitli zorluklarla karşılaşmaktadır. Sağlık alanında bilginin sürekli değişmesi, fazla miktarda yapısal olmayan veriye sahip olması ve bu verilerin farklı ortamlarda bulunması verileri analiz etmeyi zorlaştıran faktörlerdir. Sınıflama ya da kümeleme sorununun yaşandığı durumlarda 'Kohonen öz örgütlemeli haritalama yöntemi' ile sınıflama ya da kümeleme yapılması sınıflama ve kümeleme problemini çözeceği düşünülmektedir. Tezin amacı; veri madenciliğinde, sınıflama ve kümeleme amacı ile kullanılan "Kohonen öz örgütlemeli haritalama yöntemi"ni kuramsal olarak tanıtmak, bu yöntemin özelliklerini incelenmek, psikotik hastalıkların alt türlerini ilgili yöntem ile sınıflamak/kümelemek, sağlık alanında sınıflama ya da kümeleme gereksinimi olduğu durumlarda bu yöntemin kullanılabilirliğini göstermektir. Tezin hipotezi, bu yöntem sonucunda elde edilen sınıflama/kümeleme performansının (doğruluk oranının vb.) diğer klasik yöntemlere göre daha yüksek olacağıdır. Bu tez çalışmasında; 'Şizofreni ve diğer psikotik bozukluklarda faktör yapısı' başlıklı uzmanlık tezi için toplanmış ait 268 psikotik bireyin verisi kullanılmıştır. Kümeleme ve sınıflama yöntemleri R programı kullanılarak analiz edilmiştir. Kohonen öz örgütlemeli haritalama yöntemi ile sınıflamanın performansı değerlendirildiğinde, sınıflama performansının yüksek olduğu görülmüştür. Kohonen haritalama yönteminin, sağlık verisi üzerinde kümeleme performansı araştırılmış ve Kohonen öz örgütlemeli haritalama yönteminin sonucu klasik kümeleme yöntemleri (k-ortalamalar yöntemi ve hiyerarşik kümeleme yöntemi) ile karşılaştırılmıştır. Kümeleme performansları;  kümeleme indeksleri kullanılarak değerlendirilmiştir. 4 farklı tanı grubu açısından Kohonen öz örgütlemeli haritalama yöntemi ile diğer kümeleme yöntemlerinin sonuçları karşılaştırılmıştır. Tanı gruplarına ve indekslere göre, yöntemlerin başarı oranının değiştiği ve sadece bir indekste Kohonen öz örgütlemeli haritalama yönteminin diğer yöntemlerden daha iyi performansa sahip olduğu görülmüştür.

Abstract:
Data mining is a method that is used to extract hidden, valuable, usable information among large amounts of data, and to support strategic decisions. Despite the fact that data mining is used in a variety of fields, it faces various challenges, especially in the field of health. The constant change of information in the health field, the excessive amount of non-structural data, and the presence of these data in different environments make it difficult to analyze data. It is thought that classification or clustering by 'Kohonen self-organization mapping method' in cases where classification or clustering problem is experienced will solve classification and clustering problem. The aim of this thesis is to theoretically introduce the 'Kohonen self-organization mapping method' used in data mining for classification and clustering purposes, to examine its properties, to classify/cluster the subtypes of psychotic diseases with related methods, to show its applicability of this method in case of necessity of classifying or clustering in health field.  The thesis hypothesis is that the classification / clustering performance (accuracy rate, etc.) obtained as a result of this method will be higher than the other classical methods. In this thesis study, data of 268 psychotic individuals collected for the dissertation thesis named 'Factor structure in schizophrenia and other psychotic disorders' were used. Clustering and classification methods were analyzed using the R program. When the performance of the classification made by the Kohonen self-organization mapping method was evaluated, it was found that the classification performance was high. The clustering performance of the Kohonen self-organization mapping method on health data was investigated and the result of the Kohonen self-organization mapping method was compared with classical clustering methods (k-means method and hierarchical clustering method). Clustering performances were evaluated using clustering indexes. In terms of 4 different diagnostic groups, the results of Kohonen self-organization mapping method and other clustering methods were compared. It was seen that the success rate changes according to the diagnostic groups and indexes, and only in one index Kohonen self-organisation mapping map has better performance than the other methods.