Zaman serilerine dayalı salgın tespit algoritmalarını karşılaştırma amaçlı bir yazılım aracının tasarım ve gerçekleştirimi

Abstract

11 Eylül 2001 saldırılarının ardından, biyolojik teröre karşı erken uyarı sistemleri önem kazanmıştır. Bu bağlamda EARS(Early Abberation Reporting System) geliştirilmiş ve olası bir biyolojik terör saldırısının, aykırı bir durum olarak otomatik tespiti hedeflenmiştir. EARS yazılımının kullandığı klasik algılama yöntemlerinin, yavaş yayılan salgınların kaynağını bulmadaki başarımı düşük olduğundan, araştırmacılar, özellikle Cusum(Cumulative Sum), EWMA(Exponentially Weighting Moving Average), NBC(Negative Binomial Cumulative Sum) gibi istatistiksel süreç yöntemlerini (SPC) kullanarak kıyaslama yapmış; bunun sonucunda sistem başarımının veri kümesine bağımlı olduğu tespit edilmiştir. Bu tez kapsamında, bu amaca dönük olarak, WEB tabanlı bir yazılım aracı geliştirilmiş; bu araç ile, bir araştırmacının elindeki veri kümesine uygun veri ön-işleme ve uygun istatistiksel algılama (salgın tespit) yöntemini belirleyebilmesi amaçlanmıştır.

After the 9/11 terrorist attacks, early outbreak detection systems against bio-terrorism have gained a lot of importance. In this context, EARS (Early Abberation Reporting System) has been developed in order to detect automatically bio-terror attacks which can be observed as an anomaly in public health data. Because methods used in EARS have shown weaknesses in detecting slowly propagated epidemics, much more elaborated statistical methods such as Cusum, EWMA, NBC have been developed to replace old methods. Studies have shown that the performance of the method used is closely related to the nature of the data set scanned. In this thesis a WEB based software tool is designed and implemented to compare methods in order to find the adequate one for a given set of data.