GENETİK ALGORİTMALAR YÖNTEMİNİN BİYOMEDİKAL VERİLERİ ÜZERİNDEKİ UYGULAMALARI
Öz
Klinik tıpta bulguların okunması, sadeleştirilmesi, sınıflandırılması ve karara varılması işlemlerinde tıp uz-manlarının kılavuz hazırlaması işi, bu veriler arttıkça sıkıcı ve zor bir iş haline gelmektedir. Veri madenciliği, hem metine bağlı bilgileri hem de belirli bir hastanın görüntü verilerinin çıkarılıp her bir hasta kaydını birleş-tirmek için rahatlıkla kullanılabilir. Bu anlamda veri madenciliği tıpta pek çok alanda başarı ile uygulan-mıştır. Bu çalışmada, kan biyokimya parametreleri ile Hiperlipidemi teşhisinde, hekime yardımcı olacak ve kolaylık sağlayabilecek bir karar destek sistemi oluşturulmuştur. Sistemin işleyişi veri madenciliği teknikle-rinden genetik algoritmalar yöntemi ile sağlanmaktadır. Sisteme giriş olarak, biyokimya parametrelerinden hiperlipidemi hastalığı için temel belirleyiciler olan Total kolesterol, LDL, Trigliserit, HDL ve vLDL enzim-leri kullanılıp değerlendirmelerde bulunulmuştur. Karar destek sisteminin sonuçları, doktorun verdiği kararlarla tamamen örtüşmüştür.
Anahtar Kelimeler
References
- 1. Yıldırım, P., Uludağ, M., “Hastane Bilgi Sis-temlerinde Veri Madenciliği”, Akademik Bilişim 2008, 2007.
- 2. Barrera, J., Cesar-Jr, R.M., etc., “An Environ-ment For Knowledge Discovery in Biology”, Computers in Biology and Medicine 34, 427–447, 2003.
- 3. Podgorelec, V., Kokol, P., etc., “Knowledge Discovery with Classification Rules in a Cardiovascular Dataset”, Computer Methods and Programs in Biomedicine 80 Suppl. 1, S39-S49, 2005.
- 4. Bojarczuk, C. C., Lopes, H. S., etc., “A Constra-ined-Syntax Genetic Programming System for Discovering Classification Rules: Application to Medical Data Sets”, Artificial Intelligence in Medicine 30, 27–48, 2004.
- 5. Cooke, CD., Santana, CA., etc., “Validating Ex-pert System Rule Confidences Using Data Mi-ning of Myocardial Perfusion SPECT Data-bases”, Computers in Cardiology, 27: 785–788, 2000.
- 6. Tan, K.C., Yu, Q., etc., “Evolutionary Compu-ting for Knowledge Discovery in Medical Dia-gnosis”, Artificial Intelligence in Medicine 27, 129–154, 2002.
- 7. Unger, T., Korade, Z., etc., “True and False Discovery in DNA Microarray Experiments: Transcriptome Changes in the Hippocampus of Presenilin 1 Mutant Mice”, Methods 37, 261–273, 2005.
- 8. Kusiak, A., Caldarone, C. A., etc., “Hypoplastic Left Heart Syndrome: Knowledge Discovery with a Data Mining Approach”, Computers in Biology and Medicine 36, 21–40, 2006.
Details
Primary Language
Turkish
Subjects
Engineering
Journal Section
Research Article
Publication Date
November 30, 2008
Submission Date
May 1, 2008
Acceptance Date
-
Published in Issue
Year 2008 Volume: 7 Number: 1