Yazar "Akbaş, Kübra Elif" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 4 / 4
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe Assessment of Association Rule Mining Using Interest Measures on the Gene Data(2022) Akbaş, Kübra Elif; Kıvrak, Mehmet; Arslan, Ahmet Kadir; Yakınbas, Tuğçe; Korkmaz, Hasan; Onalan, Ebru; Çolak, CemilAim: Data mining is the discovery process of beneficial information, not revealed from large-scale data beforehand. One of the fields in which data mining is widely used is health. With data mining, the diagnosis and treatment of the disease and the risk factors affecting the disease can be determined quickly. Association rules are one of the data mining techniques. The aim of this study is to determine patient profiles by obtaining strong association rules with the apriori algorithm, which is one of the association rule algorithms. Material and Method: The data set used in the study consists of 205 acute myocardial infarction (AMI) patients. The patients have also carried the genotype of the FNDC5 (rs3480, rs726344, rs16835198) polymorphisms. Support and confidence measures are used to evaluate the rules obtained in the Apriori algorithm. The rules obtained by these measures are correct but not strong. Therefore, interest measures are used, besides two basic measures, with the aim of obtaining stronger rules. In this study For reaching stronger rules, interest measures lift, conviction, certainty factor, cosine, phi and mutual information are applied. Results: In this study, 108 rules were obtained. The proposed interest measures were implemented to reach stronger rules and as a result 29 of the rules were qualified as strong. Conclusion: As a result, stronger rules have been obtained with the use of interest measures in the clinical decision making process. Thanks to the strong rules obtained, it will facilitate the patient profile determination and clinical decision-making process of AMI patients.Öğe Comparison of Performance of Deep Survival and Cox Proportional Hazard Models: an Application on the Lung Cancer Dataset(2022) Akbaş, Kübra Elif; Kaya, Mehmet Onur; Çiçek, İpek Balıkçı; Çolak, CemilThe goal of this study is to compare the performance of the deep survival model and the Cox regression model in an open-access Lung cancer dataset consisting of survi vors and dead patients. In the study, it is applied to an open access dataset named "Lung Cancer Data" to compare the performances of the CPH and deepsurv models. The performance of the models is evaluated by C-index, AUC, and Brier score. The concordance index of the deep survival model is 0.64296, the Brier score was 0.128921, and the AUC was 0.6835. With the Cox regression model, the concordance index is calculated as 0.61445, brier score 0.1667, and AUC 0.5832. According to the Con cordance index, brier score, and AUC criteria, the deep survival model performed better than the cox regression model. DeepSurv's forecasting, modeling, and predictive capabilities pave the path for future deep neural network and survival analysis research. DeepSurv has the potential to supplement traditional survival analysis methods and become the standard method for medical doctors to examine and offer individualized treatment alternatives with more research.Öğe Kümelenmiş veri analizi ve sağlık alanında bir uygulama(İnönü Üniversitesi, 2017) Akbaş, Kübra ElifAmaç: Sağlık alanında yapılan çalışmalarda sıklıkla kümelenmiş veri yapısı karşımıza çıkabilmektedir. Kümelenmiş verileri diğer verilerden ayıran en önemli özelliği aynı kümeden elde edilen sonuçların birbiriyle ilişkili olmasıdır. Bu korelasyon yapısının göz ardı edilmesi ise istatistiksel çıkarımda yanlılığa neden olabilir. Bu çalışmanın amacı, kümelenmiş veriler için korelasyon yapısını dikkate alan alternatif yöntemleri tanıtmak ve sağlık alanında bir veri üzerinde uygulamasını göstermektir. Böylece kümelenmiş verilere uygulanan standart istatistiksel analiz yöntemlerinin yanlı sonuç verebileceği ve doğru analiz yöntemi ile geçerli bulgular elde edilebileceği örneklenecektir. Materyal ve Metot: Standart ki-kare testi ile önerilen düzeltilmiş testlerin karşılaştırılması ve örneklenmesi amacıyla hipotetik bir sağlık verisi kullanılmıştır. Bu verinin analiz edilmesinde ise standart Pearson ki-kare testi ve kümelenmiş kategorik veriler için önerilen Rosner (1982) düzeltilmiş ki-kare (1), Dallal (1988) düzeltilmiş ki-kare (2). Donner (1989) düzeltilmiş ki-kare (3) ve Rao ve Scott (1992) düzeltilmiş ki-kare (4) testleri kullanılmıştır. Bulgular: Her bir hastanın iki gözü üzerinde yapılan ölçüm sonucunda katarakt varlığı değerlendirilmiştir. Yaş gruplarına göre pozitiflik oranları karşılaştırılmak istenmektedir. Rosner düzeltilmiş ki-kare test istatistiği T=9.04; p=0.010, Dallal düzeltilmiş ki-kare test istatistiği D=8.27; p=0.040, Donner düzeltilmiş ki-kare istatistiği 〖X_A〗^2=9.12; p=0.010 ve Rao ve Scott düzeltilmiş ki-kare test istatistiği (X^2 ) ̃=8.9; p=0.011 olarak elde edilmiştir. Ayrıca standart ki-kare test istatistiği X^2=9.2; p=0.055 olarak bulunmuştur. Sonuç: Kümelenmiş veri yapısını dikkate alan düzeltilmiş test istatistikleri ile H0 hipotezi reddedilirken, standart ki-kare testi ile H0 hipotezi kabul edilmiştir. Veri yapısına uygun olmayan istatistiksel yöntemlerin kullanılması yanlış sonuçlara ulaşılmasına neden olabilir.Öğe Kümelenmiş verilerde sağkalım analizi(İnönü Üniversitesi, 2022) Akbaş, Kübra ElifAmaç: Kümelenmiş verilerde sağkalım analizi, sağkalım süreleri kümeler halinde örneklendiğinde ortaya çıkar. Böylece aynı küme içindeki sağkalım süreleri ilişkilendirilmiş olur. Bu çalışmanın amacı, kümelenmiş sağkalım verilerin analizinde kullanılan ileri istatistiksel analiz yöntemler ile klasik sağkalım analizini karşılaştırmaktır. Materyal ve Metot: Yapılan benzetim çalışmaları iki açıklayıcı değişken içerecek şekilde tasarlanmıştır. Farklı örneklem büyüklüklerinde ve farklı küme büyüklüklerinde üretilmiş verilerle parametre tahminleri elde edilmiştir. Çalışmada üç farklı durum için model performansları karşılaştırılmıştır. Kırılganlık, tabakalandırılmış Cox modeli, marjinal Cox, marjinal weibull ve klasik Cox modeli üretilmiş olan verilere uygulanmış ve performansları akaie bilgi kriterine (AIC) göre karıştırılmıştır. Bulgular: Çalışmada yapılan benzetim senaryosu sonuçları her üç durumda elde edilen bulgular birbirleri ile benzer olarak bulunmuştur. Gözlem sayısının az olduğu durumlarda en kötü performansa sahip model marjinal weibull olmuştur. Ancak gözlem sayısı arttıkça klasik Cox en kötü performansa sahip modeldir. Ayrıca tüm durumlarda en iyi performans gösteren model kırılganlık modeli olarak elde edilmiştir. Sonuç: Kümelenmiş verilerde sağkalım analizinde, küme içi bağımlılığı dikkate almamak her zaman yanlış istatistiksel sonuç çıkacak kadar yanlı olmayabilir. Ancak, gözlem sayısının artması ile bu yanlılığın da artması muhtemeldir. Bu nedenle kümelenmiş sağkalım verilerinin çözümlemesinde küme içi korelasyonu dikkate alan analiz yöntemlerin kullanılması önerilmektedir.
