Feature Selection and Discretization for Improving Classification Performance on Cac Data Set

dc.contributor.advisor Dağ, Hasan en_US
dc.contributor.author Sayın, Kamran Emre
dc.contributor.author Dağ, Hasan
dc.contributor.other Management Information Systems
dc.date.accessioned 2020-06-30T10:45:19Z en_US
dc.date.available 2020-06-30T10:45:19Z en_US
dc.date.issued 2013 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 Data Mining usage in Health Sector increased much in this decade because of the need for efficient treatment. From cost-cutting in medical expenses to acting as a Decision Support System for patient diagnosis, Data Mining nowadays is a strong companion in Health Sector. The dataset used in this thesis belongs to Dr. Nurhan Seyahi. Dr. Nurhan Seyahi and his colleagues made a research about Coronary Artery Calcification in 178 patients having renal transplantation recently. They used conventional statistical methods in their research. By using the power of data mining, this thesis shows the importance of feature selection and discretization used with classification methods for acting as a decision support system in patient diagnosis for CAC Dataset. Just by looking at seven important attributes, which are; age, time of transplantation, diabetes mellitus, phosphor, rose angina test, donor type and patient history, doctors can decide whether the patient has coronary artery calcification or not with approximately 70% accuracy. After the discretization process this accuracy approximately increases to 75% in some algorithms. Thus becoming a strong decision support system for doctors working in this area. en_US
dc.description.abstract Veri Madenciliği'nin sağlık alanında kullanımı son 10 yılda verimli tedavi ihtiyacı dolayısıyla artmıştır. Veri Madenciliği günümüzde sağlık alanında güçlü bir yardımcıdır. Sağlık harcamalarının kesilmesinden, hasta teşhisinde karar destek sistemi olarak rol almasına kadar uzanır. Bu tezde kullanılan verisetinin sahibi Dr. Nurhan Seyahi'dir. Dr. Nurhan Seyahi ve meslektaşları 178 tane böbrek nakli geçirmiş hastalarda Koroner Arterlerde Kalsifikasyon üzerine araştırma yapmışlardır. Onlar araştırmalarında geleneksel istatistik metodlarını kullanmışlardır. Bu tez, veri madenciliğinin gücünü kullanarak, öznitelik seçme ve ayrıklaştırma metodlarıyla beraber sınıflandırma algoritmalarının kullanılmasıyla Koroner Arterlerde Kalsifikasyon olup olmadığınının incelenmesinin önemini göstermektedir. Sadece yedi özniteliğe bakarak, ki bunlar; yaş, nakil süresi, diabet, fosfor, rose anjina testi, verici tipi ve hastanın hastalık geçmişi olmak üzere, doktorlar hastada koroner arterlerde kalsifikasyon olup olmadığına yaklaşık 70% doğrulukta karar verebilirler. Veri ayrıklaştırma işleminden sonra bu başarı oranı bazı algoritmalarda 75% civarlarına yükselir. Bu nedenle bu alanda çalışan doktorlar için kuvvetli bir karar destek sistemi olur. en_US
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/20.500.12469/2986
dc.identifier.yoktezid 333153 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.title Feature Selection and Discretization for Improving Classification Performance on Cac Data Set en_US
dc.type Master Thesis en_US
dspace.entity.type Publication
relation.isAuthorOfPublication e02bc683-b72e-4da4-a5db-ddebeb21e8e7
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery e02bc683-b72e-4da4-a5db-ddebeb21e8e7
relation.isOrgUnitOfPublication ff62e329-217b-4857-88f0-1dae00646b8c
relation.isOrgUnitOfPublication.latestForDiscovery ff62e329-217b-4857-88f0-1dae00646b8c

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
Feature Selection And Discretization For Improving Classification Performance On Cac Data Set.pdf
Size:
1.59 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