Liken planus ve Sedef Deri Hastalıklarının Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağı Kullanılarak Sınıflandırılması

Ahmet ÇİFCİ; Muhammer İLKUÇAR; Mehmet Recep BOZKURT; Yılmaz UYAROĞLU

Makale detayları

Liken planus ve Sedef Deri Hastalıklarının Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağı Kullanılarak Sınıflandırılması

Yazarlar:

Ahmet ÇİFCİ | Muhammer İLKUÇAR | Mehmet Recep BOZKURT | Yılmaz UYAROĞLU

Yayıncı:

Burdur Mehmet Akif Ersoy University

Dergi:

The Journal of Graduate School of Natural and Applied Sciences of Mehmet Akif Ersoy University 2014 Vol.5 Issue 1, pp.30-36

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

5/2014

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000550228

Sıklık:

İki Yıllık

eISSN:

1309-2243

Özet:

 

Son yıllarda özellikle bilgisayar teknolojisindeki gelişmeler, mühendislik, astronomi, işletme, ekonomi, finansman, tıp, vb. gibi pek çok disiplinde kendine uygulama alanı bulmuştur. Tıp alanında tıbbi cihazlarda bilgisayar teknolojilerinin kullanılmasıyla, daha hassas, daha hızlı, insandan kaynaklanan hataları minimize eden cihazlar geliştirilmektedir. Bilgisayar teknolojisine paralel olarak problem çözme yöntemleri de geliştirilmiş ve farklı yöntemler bulunmuştur. Bu yöntemlerin tıp alanında uygulanması hekimlerin daha kolay ve daha hızlı teşhis koymasına yardımcı olmaktadır. Bu çalışmada, 140 hastaya ait 33 nitelikten oluşan deri doku örnekleri Yapay Sinir Ağları geri yayılımlı öğrenme algoritması yardımıyla sınıflandırılmıştır. Problemin çözümü için MATLAB Neural Network Toolbox kullanılarak hastaların sınıflandırma başarısı irdelenmiştir.

 

Son yıllarda özellikle bilgisayar teknolojisindeki gelişmeler, mühendislik, astronomi, işletme, ekonomi, finansman, tıp, vb. gibi pek çok disiplinde kendine uygulama alanı bulmuştur. Tıp alanında tıbbi cihazlarda bilgisayar teknolojilerinin kullanılmasıyla, daha hassas, daha hızlı, insandan kaynaklanan hataları minimize eden cihazlar geliştirilmektedir. Bilgisayar teknolojisine paralel olarak problem çözme yöntemleri de geliştirilmiş ve farklı yöntemler bulunmuştur. Bu yöntemlerin tıp alanında uygulanması hekimlerin daha kolay ve daha hızlı teşhis koymasına yardımcı olmaktadır. Bu çalışmada, 140 hastaya ait 33 nitelikten oluşan deri doku örnekleri Yapay Sinir Ağları geri yayılımlı öğrenme algoritması yardımıyla sınıflandırılmıştır. Problemin çözümü için MATLAB Neural Network Toolbox kullanılarak hastaların sınıflandırma başarısı irdelenmiştir.

Makale detayları

Liken planus ve Sedef Deri Hastalıklarının Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağı Kullanılarak Sınıflandırılması

Yazarlar: Ahmet ÇİFCİ | Muhammer İLKUÇAR | Mehmet Recep BOZKURT | Yılmaz UYAROĞLU

Yayıncı: Burdur Mehmet Akif Ersoy University

Dergi: The Journal of Graduate School of Natural and Applied Sciences of Mehmet Akif Ersoy University 2014 Vol.5 Issue 1, pp.30-36

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 5/2014

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000550228

Sıklık: İki Yıllık

eISSN: 1309-2243

Sayı

Yazarlar:

Ahmet ÇİFCİ | Muhammer İLKUÇAR | Mehmet Recep BOZKURT | Yılmaz UYAROĞLU

Yayıncı:

Burdur Mehmet Akif Ersoy University

Dergi:

The Journal of Graduate School of Natural and Applied Sciences of Mehmet Akif Ersoy University 2014 Vol.5 Issue 1, pp.30-36

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

5/2014

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000550228

Sıklık:

İki Yıllık

eISSN:

1309-2243