IN-BODY RANGING FOR ULTRA-WIDE BAND WIRELESS CAPSULE ENDOSCOPY USING NEURAL NETWORKS BASED ON PARTICLE SWARM OPTIMIZATION

Authors : Muzaffer KANAAN, Rüştü AKAY, Memduh SUVEREN

Pages : 207-217

Doi:10.15317/Scitech.2018.127

View : 12 | Download : 10

Publication Date : 2018-06-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu makalede, ultra geniş bant (UWB) sinyalleri kullanan bir kablosuz kapsül endoskopunun lokalizasyonu için hassas vücut içi mesafe ölçümü problemi ele alınmaktadır. Bu bağlamda, yapay sinir ağları ve metaheuristik temelli öğrenme algoritmalarının (örnek olarak parçacık sürüsü optimizasyonu (PSO) ortak kullanımı irdelenmektedir. Makalenin literatüre katkıları şu şekilde özetlenebilir. İlk olarak, UWB tabanlı vücut içi mesafe ölçümü için PSO algoritmasının sistematik bir performans analizi yapılmış ve söz konusu problemin çözümü için PSO algoritmasının geliştirilmiş bir versiyonu önerilmiştir. İkinci olarak, önerilen PSO algoritmasının performansı Bayesian Regularization, Levenberg-Marquardt ve Single Conjugate Gradient gibi geleneksel öğrenme algoritmaları ile karşılaştırılmıştır. Son olarak, yapay sinir ağlarında kullanılan aktivasyon fonksiyonlarının performans üzerindeki etkileri incelenmiştir. Elde edilen sonuçlar, önerilen PSO algoritması vasıtası ile geleneksel tekniklere nazaran % 44’e varan performans artışları elde edilebileceğini göstermektedir.
Keywords : Vücut içi mesafe ölçümü, Metasezgisel algoritmalar, Sinir ağları, Parçacık sürü optimizasyonu, Ultra geniş bant, Kablosuz kapsül endoskopi