@article{article_894901, title={Makine Öğrenmesi Algoritmaları Kullanılarak Vücut Analizi ile Uyku Apnesi Teşhisi}, journal={Uyku Bülteni}, volume={2}, pages={6–10}, year={2021}, author={Şenel, Fatih Ahmet and Saygın, Rahime Rana and Saygın, Mustafa and Öztürk, Önder}, keywords={Body analysis, OSAS, Machine Learning}, abstract={Amaç Bu çalışmada vücut analizi (TANİTA) verileri ile apne-hipopne indeksine (AHİ) göre obstrüktif uyku apne sendromu (OSAS) şiddetinin tahmin edilmesi amaçlandı. Metod Bu çalışmada OSAS tanısı konulan ve diyet polikliniğine başvuran 239 adet hastanın, her biri için 23 adet vücut analizi verisi kullanılmıştır. Farklı vücut analizi verisi seçimi algoritmaları çalıştırılarak, veri madenciliği modellemeleri yapılmıştır. Sonuç olarak en başarılı sonuçların elde edildiği metod; Korelasyon Tabanlı Öznitelik Seçimi yöntemidir (CFS). CFS yöntemine göre bu çalışmada dört adet öznitelik, sınıflandırma işleminde en başarılı sonucu verdirmiştir. Seçilen öznitelikler Kilo, Metabolizma Yaşı, Hücre Dışı Sıvı ve Bel çevresi olmuştur. Bu çalışmada altı adet sınıflandırma yöntemi (Bayes Sınıflandırıcı Algoritması, Destek Vektör Makineleri, K* Algoritması, Reptree Algoritması, ZeroR Algoritması, Yapay Sinir Ağları) kullanılarak sonuçların başarısı karşılaştırılmıştır. Bulgular Her bir sınıflandırma yönteminden elde edilen en iyi sonuçlar verilmiştir. Burada tüm gruplar için AHİ’yi tahmin etme oranı %65 olarak bulundu ve en iyi tahmin yapay zeka modelinde oldu. Modeller kullanılarak AHI’ye göre yapılan sınıflandırmada; hafif OSAS 153 hasta, orta OSAS 43 hasta, ağır OSAS 43 hasta bulundu. DVM %100, ZeroR %100, YSA %100 90,85 olarak bulunmuştur. Burada en iyi hafif OSAS’ı tahmin etmede etkili olmuştur. Sonuç Sonuçlar incelendiğinde sınıflandırma yöntemleri kullanılarak vücut analizi verileri ile AHI tahmininin yapılabileceği öngörülmektedir. En iyi sınıflandırma yöntemi Yapay Sinir Ağları, ZeroR ve DVM modelleri ile elde edilmiştir. Sonuçların daha iyi tahmin yüzdesine sahip olabilmesi için daha geniş hasta sayıları ile yeni çalışmalara ihtiyaç olduğunu düşünmekteyiz.}, number={1}, publisher={Önder ÖZTÜRK}