Kronik Böbrek Hastalarının Yapay Sinir Ağı ve Radyal Temelli Fonksiyon Ağı ile Teşhisi
Öz
Teknolojideki gelişmelerin tıp alanına uygulanması ile sağlık çalışanlarına ve hastalara büyük kolaylıklar sağlamıştır. Sağlık birimlerinde hastaya ait kişisel bilgilerin yanında laboratuvar sonuçları, tanı, teşhis tedavi gibi bilgiler de elektronik olarak kaydedilmektedir. Bu veriler, modern tekniklerle analiz edilerek, hekim ve yöneticilerin hizmetine sunulmalıdır. Yapılan çalışmada, hastaların laboratuvar sonuçları ve kişisel bilgilerine göre kronik böbrek hastası olup olmadığı tespiti yapılmıştır. Bunun için 400 hastanın laboratuvar sonuçlarından elde edilen 24 niteliğe sahip veriler geri yayılımlı yapay sinir ağı (YSA) ve radyal temelli fonksiyon ağı (RBFN) ile sınıflandırılarak karşılaştırılmıştır. Sınıflandırma sonucunda YSA ve RBFN performans değerleri sırasıyla 0,0172 ve 1.47585e-27 elde edilmiştir. YSA ile RBFN karşılaştırıldığında ise RBFN daha iyi bir performans göstermiştir.
Anahtar Kelimeler: Kronik böbrek hastalığı, sınıflandırma, teşhis, RBFN, YSA
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Ababaei, B., Sohrabi, T., Mirzaei, F. (2012). Assessment of radial basis and generalized regression neural networks in Daily reservoir inflow simulation. Elixir Comp. Sci. & Engg. 42: 6074-6077.
- Abhishek, B., Thakur, G.S.M., Gupta, D. (2012). Proposing Efficient Neural Network Training Model for Kidney Stone Diagnosis. (IJCSIT) International Journal of Computer Science and Information Technologies, 3 (3):3900-3904.
- Afif, M.H., Hedar, A-R., Hamid, T.H.A., Mahdy, Y.B. (2013). SS-SVM (3SVM): A New Classification Method for Hepatitis Disease Diagnosis. (IJACSA) International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 4(2):53-58.
- Anthony, M., Bartlett, P.L. (2009). Neural Network Learning: Theoretical Foundation. Cambridge University Press.
- Arisariyawong, S. A., Charoenseang, S. (2002). Dynamic self-organized learning for optimizing the complexity growth of radial basis function neural networks. Industrial Technology. IEEE ICIT'02. IEEE International Conference.
- Delican, Y. , Özyilmaz, L., Yıldırım, T. (2011). Evolutionary Algorithms Based RBF Neural Networks For Parkinson s Disease Diagnosis. ELECO 2011 7th International Conference on Electrical and Electronics Engineering, 1-4 December, Bursa, TURKEY.
- Graupe, D. (2013). Principles of Artificial Neural Networks: 3rd Edition (Advanced Series in Circuits & Systems) (Advanced Series in Circuits and Systems) . World Scientific Publishing Company; 3rd edition edition.
- İlkuçar, M., Işık, A.H., Çifci, A. (2014). Classification of Breast Cancer Data with Harmony Search and Back Propagation Based Artificial Neural Network. IEEE, 2014 22 nd Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), 23-25 April 2014.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
-
Bölüm
-
Yazarlar
Muhammer İlkuçar
Bu kişi benim
Yayımlanma Tarihi
31 Aralık 2015
Gönderilme Tarihi
31 Aralık 2015
Kabul Tarihi
-
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2015 Cilt: 6 Sayı: 2