Hipospadias olgularında inflamatuar sürecin veri madenciliği yöntemleri ile tespiti
Detection of inflammatory process in hypospadias cases with data mining methods
Yazar: HÜLYA ACAR
Danışman: DOÇ. DR. BİROL ASLANYÜREK ; DOÇ. DR. EMRAH AYDIN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Matematik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Hipospadias = Hypospadias ; Sınıflandırma = Classification ; Veri madenciliği = Data mining ; İnflamasyon = Inflammation

Özet:
Hipospadias çocuklarda görülen en yaygın genital bölge anomalilerinden biridir. Bu hastalık üretral plakada inflamasyona yol açmaktadır. Hemogramda bulunan parametreler inflamatuar süreçler hakkında bilgi verebilmektedir. Ayrıca hemogram testi uygulanabilirliği ve maliyetinin düşük olması sebebiyle yaygın bir test yöntemidir. Literatüre baktığımızda, her geçen yıl bilgisayarların verileri depolama kapasiteleri artmaktadır. Bu durum çeşitli alanlarda devasa bilgi yığınlarının oluşmasına yol açmaktadır. Bu bağlamda önde gelen alanlardan birisi de tıp sektörüdür. Günümüzde hastane veri tabanları keşfedilmeyi bekleyen birbiriyle ilişkili çok miktarda veri barındırmaktadır. Bu tezde hipospadias olgularında veri madenciliği yöntemleriyle inflamatuar süreç tespit edilmeye çalışıldı. Bunun için hastaneye sünnet operasyonu talebiyle gelmiş çocuklardan alınan veriler ile hipospadias tanısı konulmuş olguların verileri iki ayrı grupta incelenmiştir. İnflamatuar süreci ortaya koyabilmek için öznitelik olarak hemogram test sonuçları kullanılmıştır. Öncelikle her bir hemogram parametre değerinin Kolmorogov Smirnov testi aracılığıyla normal dağılıma uyup uymadığı tespit edilmiştir. Daha sonra hipospadiaslı olgularla sünnet talebiyle gelmiş çocuklar arasında Mann Whitney U testi kullanılarak anlamlı bir fark olup olmadığı incelenmiştir. İstatistiksel analiz sonrası veri madenciliği yöntemleriyle hipospadias olgularında inflamasyonu ayırt ettirecek belirteçler olup olmadığına dair sonuçlar hemogram değerleri üzerinden elde edilmiştir. Bunun için Matlab programının 'Classification Learner' (2022b) adlı aracında tanımlanmış denetimli makine öğrenmesi yöntemleri uygulanarak çeşitli modeller eğitilmiş ve test veri seti kullanılarak doğruluk oranları hesaplanmıştır.   Modellerden çıkan sonuçlar karşılaştırıldığında, Medium Gaussian, Optimizable Tree ve Coarse Tree yöntemlerinin en yüksek doğruluk değerleri ile tahminleme yaptığı görülmüştür.

Abstract:
Hypospadias is one of the most common genital anomalies in children. This disease causes inflammation in the urethral plate. The parameters in the hemogram can provide information about inflammatory processes. However, hemogram test is a common test method due to its feasibility and low cost. When we look at the literature, the data storage capacity of computers is increasing every year. This situation leads to the formation of huge stacks of information in various fields. In this context, one of the leading fields is the medical sector. Today, hospital databases contain a large amount of interrelated data waiting to be discovered. In this thesis, it was tried to detect the inflammatory process in hypospadias cases with data mining methods. For this, the data obtained from the children who came to the hospital with the request of circumcision operation and the data of the cases diagnosed with hypospadias were analyzed in two separate groups. To reveal inflammatory process, hemogram test results were used as features. Firstly, the value of each hemogram parameter was determined by using the Kolmorogov Smirnov test to fit the normal distribution. Then, the Mann Whitney U test was used to examine whether there was a significant difference between the hypospadias cases and the children who came with the request for circumcision. After statistical analysis, data mining methods were used to determine whether there are markers to distinguish inflammation in hypospadias cases, based on hemogram values. For this, various models were trained by applying supervised machine learning methods defined in the 'Classification Learner' (2022b) tool of the Matlab program, and accuracy rates were calculated using the test data set. When the results from the models were compared, it was seen that the Medium Gaussian, Optimizable Tree and Coarse Tree methods made predictions with the highest accuracy values.