Karaciğer enzimlerinden hastalık tahmini için yapay sinir ağları ve sezgisel yöntem modellerinin performansları: Biyokimya cihazı çıktılarına uygulanması

Seyit Hamza Çavga

Article Details

Karaciğer enzimlerinden hastalık tahmini için yapay sinir ağları ve sezgisel yöntem modellerinin performansları: Biyokimya cihazı çıktılarına uygulanması

Authors:

Seyit Hamza Çavga

Publisher:

Gazi University

Main Topics:

Mühendislik

Journal:

Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi Vol.39 Issue 4, pp.2263-2270

Document Type:

Article

Publication Date:

5/2024

Document Language:

Turkish

Document ID (Org No.):

2001317549

pISSN:

1300-1884

Keywords:

Abstract:

 Karar verme sistemlerinin sağlık alanında uygulanmasında, gelişen teknolojiyle birlikte, direkt analiz cihazı çıktıları kullanılabilir hale gelmiştir. Veri setinin genişlemesiyle birlikte modellerin doğrulukları da artmaktadır. Bu çalışmada kullanılan veri seti parametreleri nicelik ve nitelik yönünden eski çalışmalara kıyasla gerçek duruma daha yakın ham veriler içermektedir. Karaciğer hastalıklarını tanımlamak için kurulan modeller incelendiğinde uzman görüşü içeren parametreler kullanılması sebebiyle model performansının yanında uzman performansının da etkisi olduğu görülmektedir. Bu çalışmada kullanılan veri seti sınıf değerleri dışında sübjektif verilere yer vermeyerek uzman görüşünü sadece modelin eğitiminde kullanmıştır. Bu sayede model performansının veri setine diğer çalışmalardan daha az bağımlı olacaktır. Gerçek hayat verileri farklı modeller ile çalışılarak, hangi yapıların daha iyi olduğu görülmüştür. Çalışmada yapay sinir ağları ve parçacık sürü optimizasyonu metotları sınıflandırma problemini çözebilmek için eğitilmiş ve test verileri ile sınanarak sonuçlar analiz edilmiştir.

 Karar verme sistemlerinin sağlık alanında uygulanmasında, gelişen teknolojiyle birlikte, direkt analiz cihazı çıktıları kullanılabilir hale gelmiştir. Veri setinin genişlemesiyle birlikte modellerin doğrulukları da artmaktadır. Bu çalışmada kullanılan veri seti parametreleri nicelik ve nitelik yönünden eski çalışmalara kıyasla gerçek duruma daha yakın ham veriler içermektedir. Karaciğer hastalıklarını tanımlamak için kurulan modeller incelendiğinde uzman görüşü içeren parametreler kullanılması sebebiyle model performansının yanında uzman performansının da etkisi olduğu görülmektedir. Bu çalışmada kullanılan veri seti sınıf değerleri dışında sübjektif verilere yer vermeyerek uzman görüşünü sadece modelin eğitiminde kullanmıştır. Bu sayede model performansının veri setine diğer çalışmalardan daha az bağımlı olacaktır. Gerçek hayat verileri farklı modeller ile çalışılarak, hangi yapıların daha iyi olduğu görülmüştür. Çalışmada yapay sinir ağları ve parçacık sürü optimizasyonu metotları sınıflandırma problemini çözebilmek için eğitilmiş ve test verileri ile sınanarak sonuçlar analiz edilmiştir.

 Karar verme sistemlerinin sağlık alanında uygulanmasında, gelişen teknolojiyle birlikte, direkt analiz cihazı çıktıları kullanılabilir hale gelmiştir. Veri setinin genişlemesiyle birlikte modellerin doğrulukları da artmaktadır. Bu çalışmada kullanılan veri seti parametreleri nicelik ve nitelik yönünden eski çalışmalara kıyasla gerçek duruma daha yakın ham veriler içermektedir. Karaciğer hastalıklarını tanımlamak için kurulan modeller incelendiğinde uzman görüşü içeren parametreler kullanılması sebebiyle model performansının yanında uzman performansının da etkisi olduğu görülmektedir. Bu çalışmada kullanılan veri seti sınıf değerleri dışında sübjektif verilere yer vermeyerek uzman görüşünü sadece modelin eğitiminde kullanmıştır. Bu sayede model performansının veri setine diğer çalışmalardan daha az bağımlı olacaktır. Gerçek hayat verileri farklı modeller ile çalışılarak, hangi yapıların daha iyi olduğu görülmüştür. Çalışmada yapay sinir ağları ve parçacık sürü optimizasyonu metotları sınıflandırma problemini çözebilmek için eğitilmiş ve test verileri ile sınanarak sonuçlar analiz edilmiştir.

 Karar verme sistemlerinin sağlık alanında uygulanmasında, gelişen teknolojiyle birlikte, direkt analiz cihazı çıktıları kullanılabilir hale gelmiştir. Veri setinin genişlemesiyle birlikte modellerin doğrulukları da artmaktadır. Bu çalışmada kullanılan veri seti parametreleri nicelik ve nitelik yönünden eski çalışmalara kıyasla gerçek duruma daha yakın ham veriler içermektedir. Karaciğer hastalıklarını tanımlamak için kurulan modeller incelendiğinde uzman görüşü içeren parametreler kullanılması sebebiyle model performansının yanında uzman performansının da etkisi olduğu görülmektedir. Bu çalışmada kullanılan veri seti sınıf değerleri dışında sübjektif verilere yer vermeyerek uzman görüşünü sadece modelin eğitiminde kullanmıştır. Bu sayede model performansının veri setine diğer çalışmalardan daha az bağımlı olacaktır. Gerçek hayat verileri farklı modeller ile çalışılarak, hangi yapıların daha iyi olduğu görülmüştür. Çalışmada yapay sinir ağları ve parçacık sürü optimizasyonu metotları sınıflandırma problemini çözebilmek için eğitilmiş ve test verileri ile sınanarak sonuçlar analiz edilmiştir.

Article Details

Karaciğer enzimlerinden hastalık tahmini için yapay sinir ağları ve sezgisel yöntem modellerinin performansları: Biyokimya cihazı çıktılarına uygulanması

Authors:

Seyit Hamza Çavga

Publisher:

Gazi University

Main Topics:

Mühendislik

Journal:

Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi Vol.39 Issue 4, pp.2263-2270

Document Type:

Article

Publication Date:

5/2024

Document Language:

Turkish

Document ID (Org No.):

2001317549

pISSN:

1300-1884

karaciğer hastalıkları

yapay sinir ağları

parçacık sürü optimizasyonu

lojistik regresyon

Issues

Article Details

Karaciğer enzimlerinden hastalık tahmini için yapay sinir ağları ve sezgisel yöntem modellerinin performansları: Biyokimya cihazı çıktılarına uygulanması

Authors: Seyit Hamza Çavga

Publisher: Gazi University

Main Topics: Mühendislik

Journal: Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi Vol.39 Issue 4, pp.2263-2270

Document Type: Article

Publication Date: 5/2024

Document Language: Turkish

Document ID (Org No.): 2001317549

pISSN: 1300-1884

karaciğer hastalıkları

yapay sinir ağları

parçacık sürü optimizasyonu

lojistik regresyon

Issues

Authors:

Seyit Hamza Çavga

Publisher:

Gazi University

Main Topics:

Mühendislik

Journal:

Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi Vol.39 Issue 4, pp.2263-2270

Document Type:

Article

Publication Date:

5/2024

Document Language:

Turkish

Document ID (Org No.):

2001317549

pISSN:

1300-1884