Use of Machine Learning Techniques for Diagnosis of Thyroid Glang Disorder

dc.contributor.advisor Bozkuş, Zeki en_US
dc.contributor.author Mofek, İzdihar A.B. El
dc.contributor.author Bozkuş, Zeki
dc.contributor.other Computer Engineering
dc.date.accessioned 2020-06-16T09:46:43Z en_US
dc.date.available 2020-06-16T09:46:43Z en_US
dc.date.issued 2016 en_US
dc.department Enstitüler, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı en_US
dc.department-temp Kadir Has University : Graduate School of Science and Engineering: Computer Engineering  en_US
dc.description.abstract The advancements of computer technologies have generated an incredible amount of data and information from numerous sources. Nowadays, the way of implementing health care are being changing by utilizing the benefits of advancements in computer technologies. It is believed that engineering this amount of data can assist in developing predictive tool that can help physicians to diagnosing and predicting some debilitating life-threatening illness such as thyroid gland disease. Our current work focuses on investigating python languages to diagnose thyroid gland disease based on machine learning, and involves developing a new tool to predict the diagnoses of thyroid gland diseases, which we have called as a MLTDD (Machine Learning App for thyroid Disease Diagnosis). MLTDD has been designed with Qt designer and programmed using PyDev, which is python IDE for Eclipse. MLTDD could diagnose with 99.81% accuracy. Decision tree algorithm has been used to create the ML model, in addition to training dataset to learn from. ML model can be used to get predictions on new data for which you do not know the target and that is what we did to predict the diagnosis of thyroid gland disease as a hyperthyroidism or hypothyroidism or a normal condition using CRT decision tree algorithm. MLTDD can minify the cost, the waiting time, and help physicians for more research, as well as decrease the errors and mistakes that can be made by humans on account of exhaustion and tiredness. en_US
dc.description.abstract Bilgisayar teknolojilerinin gelişmeler sayesinde sayısız kaynaklardan inanılmaz büyüklükte veriler yarattı. Bu verilerin işlenmesi, ve bilgiye dönüşümü yine bilgisayar teknolojileri tarafından yapılmakta. Günümüzde, sağlık uygulamalarında bilgisayar teknolojilerindeki gelişmeler faydalanıyor. Makine öğrenmesi araçlarını kullanarak verilerin daha kullanışlı haline getirilebilir. Tiroit bezi hastalığı gibi bazı hastalıkların teşhisinde doktorlara yardımcı olmak amacıyla, makina öğrenme algoritmalarının kullanılmaya başlanmıştır. Bu teknolojiler insanlar tarafından yapılabilir hataları ve yanlışlıkları azaltabilir. Tiroit bezi tiroit hormonları kontrol altında tutmak ve metabolizmanın çalışma hızını ayarlayan, insan vücudu üzerinde önemli organlarından biridir. Tiroit vücudumuzdaki tüm organları ve hücreleri etkiler. Tiroit bezi çok fazla hormon üretir ise, vücut olması gerekenden daha hızlı enerji kullanır ve bu durum hipertiroidi olarak bilinir. Tiroit kendi hormon yeterli miktarda üretilmez ise, vücut olması gerekenden daha yavaş davranır ve az enerji kullanır ve bu duruma hipotiroidi denir. Tiroit hastalığı kolayca diğer hastalık koşulları ile karıştırılır, tiroit hastalığı teşhis etmek zor olabilir. Etkili makine öğrenme algoritmaları tiroit bezi bozukluğu gibi hastalıkların erken teşhis için yardımcı olabilir. Bu tezde mevcut makinası öğrenme araçları dayalı tiroit bezi hastalığı teşhis etmek için Python dilinde kullanarak MLTDD isminde bir araç geliştirdik. MLTDD tiroit hastalığını etkili bir şekilde teşhisinde yardımcı olabilir. MLTDD karar ağacı algoritması kullanarak model oluşturup, yeni gelen hastaları bu algoritma sayesinde tiroit hastası olup olmadığını sınıflandırıyor. Ara yüzü, Qt tasarımcı ile tasarlanmış ve Eclipse için Python IDE Pydev kullanılarak programlanmıştır. MLTDD% 99.81 doğruluk ile teşhis yapabilmektedir. en_US
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/20.500.12469/2904
dc.identifier.yoktezid 430111 en_US
dc.language.iso en en_US
dc.publisher Kadir Has Üniversitesi en_US
dc.relation.publicationcategory Tez en_US
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess en_US
dc.subject Machine Learning en_US
dc.subject Thyroid diseases en_US
dc.subject Decision tree algorithm en_US
dc.subject PyDev en_US
dc.subject Python IDE en_US
dc.subject ML model en_US
dc.subject Makine Öğrenmesi en_US
dc.subject Tiroit hastalıkları en_US
dc.subject Karar ağacı algoritması en_US
dc.subject ML modeli en_US
dc.title Use of Machine Learning Techniques for Diagnosis of Thyroid Glang Disorder en_US
dc.type Master Thesis en_US
dspace.entity.type Publication
relation.isAuthorOfPublication 14914cc2-2a09-46be-a429-12ef3a6f5456
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery 14914cc2-2a09-46be-a429-12ef3a6f5456
relation.isOrgUnitOfPublication fd8e65fe-c3b3-4435-9682-6cccb638779c
relation.isOrgUnitOfPublication.latestForDiscovery fd8e65fe-c3b3-4435-9682-6cccb638779c

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
Use Of Machine Learning Techniques For Diagnosis Of Thyroid Gland Disorder.pdf
Size:
1.61 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:

Collections