Cluster analysis of decompression illness
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Galatasaray Üniversitesi, Mühendislik ve Teknoloji Fakültesi, Bilgisayar Mühendisligi, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2009
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: BARIŞ AKSOY
Danışman: SALİH MURAT EGİ
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Dekompresyon nedeniyle insan vücudunda dokularda lokal zararlara yol açan veya kan dolaşımını engelleyen hava kabarcıkları sebebiyle dalgıçlarda görülen Dekompresyon hastalığının çeşitli sınıflandırmaları mevcutturDekompresyon hastalığının teşhisi ve sınıflandırması hastanın farklı belirti ve bulgularının değerlendirilmesi ile yapılır. Tedavisi basınç odalarında yapılır ve koşulların hastalığın tipine göre belirlenen basınç ve zamanın ters çevrilmesiyle (Rekompresyon) yapılır.Dekompresyon hastalığının birçok belirti ve bulguya sahip olması farklı sınıflandırmalara ve dolayısıyla farklı tedavi şekillerine yol açmaktadır.Kimi zaman, doktor olmadığı ortamlarda tedavi basınç odası operatörleri tarafından başlatılmaktadır ve bu da dekompresyon hastalığının doğru sınıflandırılmasının ne kadar önemli olduğunu ve veri madenciliği tekniklerinin karar destek aracı olarak hastalığın tipini belirlemede kullanılabileceğini göstermektedir.Bu tez çalışmasında farklı clustering algoritmaları (k-ortalama, COBWEB, EM ) ile Divers Alert Network(Dalgıçların Acil Durum Ağı)'nın dalış yaralanmaları bildirim formlarından elde ettiğimiz belirti ve bulgu listelerini kullanarak dekompresyon hastalığını sınıflandırdık ve sonuçlarımızı klasik sınıflandırma yöntemleri, yeni yapılan istatiksel sınıflandırma yöntemleri ve tedavi sonuçları ile karşılaştırdık. Ayrıca teşhiste yardımcı olabilecek birliktelik kuralları (association rules) elde ettik.Sonuç olarak, clustering yöntemleriyle elde ettiğimiz sınıfların yeni yapılan istatistiksel sınıflandırmalarla ve klasik sınıflandırmalarla uyumlu olduğunu ve hafiften şiddetli vakalara giden hiyerarşik yapıda olduğunu gözlemledik.Anahtar Sözcükler : Dekompresyon Hastalığı, Clustering, birliktelik kuralları,veri madenciliği, birliktelik, COBWEB, EM, K-Means