Veri İndirgeme ve Sınıflandırma Teknikleri ile Glokom Hastalığı Teşhisi
Öz
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.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- [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.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Mühendislik
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yazarlar
Ferdi Azboy
Bu kişi benim
Aziz Aydın
Bu kişi benim
Hatice Arslan
Bu kişi benim
Şerife Hacıefendioğlu
Bu kişi benim
Yayımlanma Tarihi
30 Eylül 2016
Gönderilme Tarihi
17 Kasım 2015
Kabul Tarihi
-
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2016 Cilt: 3 Sayı: 3
Cited By
TAHMİN PERFORMANSINI ARTTIRMAK İÇİN KOLEKTİF ÖĞRENME YAKLAŞIMI: ENGELLİ BİREYLERE YÖNELİK DENEYSEL ÇALIŞMA
Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
https://doi.org/10.28948/ngumuh.693303GÜL HASTALIĞI TEŞHİSİ İÇİN KARAR AĞACI ALGORİTMALARININ KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZİ
Uluslararası Batı Karadeniz Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi
https://doi.org/10.55440/umufed.1374429Stacked ensemble modeling for improved tuberculosis treatment outcome prediction in pediatric cases
Concurrency and Computation: Practice and Experience
https://doi.org/10.1002/cpe.8089ViT Tabanlı Hibrit Öğrenme Yöntemleri ile Göz Tansiyonu Hastalığının Tespiti
Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi
https://doi.org/10.29130/dubited.1494138


