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

Seyit Hamza Çavga

Makale detayları

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

Yazarlar:

Seyit Hamza Çavga

Yayıncı:

Gazi University

Ana Başlıklar:

Mühendislik

Dergi:

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

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

5/2024

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001317549

pISSN:

1300-1884

Anahtar kelimeler:

Özet:

 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.

Makale detayları

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

Yazarlar:

Seyit Hamza Çavga

Yayıncı:

Gazi University

Ana Başlıklar:

Mühendislik

Dergi:

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

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

5/2024

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001317549

pISSN:

1300-1884

karaciğer hastalıkları

yapay sinir ağları

parçacık sürü optimizasyonu

lojistik regresyon

Sayı

Makale detayları

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

Yazarlar: Seyit Hamza Çavga

Yayıncı: Gazi University

Ana Başlıklar: Mühendislik

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

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 5/2024

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2001317549

pISSN: 1300-1884

karaciğer hastalıkları

yapay sinir ağları

parçacık sürü optimizasyonu

lojistik regresyon

Sayı

Yazarlar:

Seyit Hamza Çavga

Yayıncı:

Gazi University

Ana Başlıklar:

Mühendislik

Dergi:

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

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

5/2024

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001317549

pISSN:

1300-1884