Veri İndirgeme ve Sınıflandırma Teknikleri ile Glokom Hastalığı Teşhisi

Year 2016, Volume: 3 Issue: 3, 0 - 0, 30.09.2016

Esra Şatır Ferdi Azboy Aziz Aydın Hatice Arslan Şerife Hacıefendioğlu

https://doi.org/10.31202/ecjse.258576

Cited By: 3

Abstract

Glokom göz içi basıncının sıklıkla yükselmesi nedeniyle görme sinirinin zarar görmesidir. Kendini hastalığın en son aşamalarında fark ettiren sinsi bir hastalık olan glokom, geç tanı konulduğunda görme sinirinde onarılması mümkün olmayan ciddi tahribatlar oluşturabilmektedir. Bu çalışmadaki amaç az nitelikle glokom hastalığının teşhis edilmesidir. Çalışmada Hacıefendioğlu’nun yüksek lisans tezinden alınan hasta bilgileri veri kümesi olarak kullanılmıştır. Bu veri kümesindeki nitelik sayısı, kaba kümeler yöntemleri ile 8’den 5’e düşürülmüştür. İndirgenen veriler Karar Ağaçları ve Yapay Sinir Ağları kullanılarak sınıflandırılmış ve ardından da Çapraz Doğrulama ile performans değerlendirilmesi gerçekleştirilmiştir.

Keywords

Glokom, kaba kümeler, karar ağaçları, yapay sinir ağları

References

• [1] Bhowmik, D., Sampath Kumar, K.P., Deb L., Paswan S., Dutta, A.S., (2012). Glaucoma -A Eye Disorder Its Causes, Risk Factor, Prevention and Medication, The Pharma Innovation, 1(1), 66-81
• [2] Hacıefendioğlu Ş., (2012). Makine Öğrenmesi Yöntemleri ile Glokom Hastalığın Teşhisi, Yüksek Lisans Tezi, Selçuk Üniversitesi
• [3] Kumarasamy, N.A., Lam, F.S., Wang, A.L., Theoharides, T.C., (2006). Glaucoma: Current And Developing Concepts For Inflammation, Pathogenesis And Treathment, Europen Journal Of Inflammation, 4(3), 129-137
• [4] Bock, R., Meirer, J., Michelson, G., NY´U, L. G., Hornegger, J. (2007), Classifying glaucoma with image-based features from fundus photographs, University of Erlangen-Nuremberg, Erlangen, 355–364.
• [5] Bizios, D., Heijl, A., Hougaard, J.L., Bengtsson, B., (2010), Machine learning classifiers for glaucoma diagnosis based on classification of retinal nerve fibre layer thickness parameters measured by Stratus OCT, Acta Ophthalmologica, 88(1), 44-52.
• [6] Belghith, B., Bowd, C., Balasubramanian, M., Weinreb, R.N., Zangwill, L.M., (2013), A Bayesian framework for glaucoma progression detection using Heidelberg Retina Tomograph images, (IJACSA) International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 4(9), 223-229.
• [7] Kaya, Y., Yeşilova, A., Tekin, R., (2011). E-Posta Kullanım Alışkanlığının Kaba Kümeler ile İncelenmesi, 6th International Advanced Technologies Symposium (IATS’11), 62-65.
• [8] Çalış, A., Kayapınar, S., Çetinyokuş, T., (2014). Veri Madenciliğinde Karar Ağacı Algoritmaları ile Bilgisayar ve İnternet Güvenliği Üzerine Bir Uygulama, Endüstri Mühendisliği Dergisi, 25(3-4), 2-19.
• [9] Onan, A., (2015). Şirket İflaslarının Tahmin Edilmesinde Karar Ağacı Algoritmalarının Karşılaştırmalı Başarım Analizi, Bilişim Teknolojileri Dergisi, 8(1), 9-19.