Yapay Sinir Ağları Kullanarak Kan Testi Sonuçlarının Sınıflandırılması ve Kullanıcı Ara Yüzünün Geliştirmesi

Authors : Rıza İLHAN, Büşranur GÜDAR

Pages : 1-5

Doi:10.31590/ejosat.1010484

View : 26 | Download : 12

Publication Date : 2021-12-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Hastalıkların başarılı bir şekilde tedavi edilebilmesi için hızlı ve doğru tıbbi teşhis çok önemlidir. NHANES laboratuvarı analizleri ile elde edilen kan testi sonuçlarından hastalıkları tahmin etmek için MLP NN ve ChOA birleştirilerek bir model (Bileşik Model) geliştirilmiştir. Bileşik modelin geliştirilmesine ek olarak kan testi verisetlerinin model ile sınıflandırılarak sınıflandırma doğruluklarının diğer algoritmalar ile karşılaştırılmasını sağlayan bir kullanıcı arayüzü programı geliştirilmiştir. Öncelikle MLP Neural Network Algoritmasını, Chimp Optimization Algoritması ile birleştirerek MLP NN’ün en büyük dezavantajlarından olan aşırı yükleme durumu giderilmiştir. Birleşik model’den elde edilen doğruluk değeri Rastgele Orman (Random Forest), Lojistik Regresyon (Logistic Regression) ve İki Katmanlı Yapay Sinir Ağı ile karşılaştırılmıştır. Sonuçlar, hazırlanan kullanıcı arayüzünde de görüldüğü gibi MLP NN-ChOA modelinin çoğu durumda diğer kıyaslama algoritmalarına kıyasla daha iyi veya karşılaştırılabilir bir performans sağladığını göstermektedir.
Keywords : Kan testi, Yapay sinir ağları, Optimizasyon, Sınıflandırma, Teşhis