Araştırma Makalesi

Makine Öğrenmesi Yöntemi ile Karaciğerde Oluşan Hastalıkların Tahmini

Cilt: 5 Sayı: 1 30 Haziran 2022
PDF İndir
EN TR

Makine Öğrenmesi Yöntemi ile Karaciğerde Oluşan Hastalıkların Tahmini

Öz

Bu çalışmada karaciğer test sonuçlarının makine öğrenmesi algoritmalarından lojistik regresyon sınıflandırılmasına dayalı hastalık tahmin modeli çalışması yapılmıştır. Karaciğer insan vücudunda adeta bir fabrika gibi çalışmaktadır. Bu organın hastalanması bütün vücuda zarar veren birçok etki meydana getirmektedir. Bu çalışmada belirli ölçütlere ve parametrelere göre bu hayati organ için hastalık tahmin modeli gerçekleştirilmiştir. Çalışmada karaciğere ait protein, albümin ve bilurubin gibi değerler hastalık tahmin modelinde incelenmiştir. Çalışmada kullanılan veri modeli açık kaynaklı kaggle web sitesinden alınmıştır. Tahmin modeli python dili ile jupyter notebook ortamında gerçekleştirilmiştir. Kategorik veri tahmini içinse lojistik regresyon modeli tercih edilmiştir. Oluşturulan model %84 doğruluk içermiştir. Değerlendirme ölçütü olarak karmaşıklık matrisi kullanılmış ve çalışmada sunulmuştur.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. Roy, S., Menapace, W., Oei, S., Luijten, B., Fini, E., Saltori, C., & Demi, L. Deep learning for classification and localization of COVID-19 markers in point-of-care lung ultrasound. IEEE transactions on medical imaging, (2020) 39(8), 2676-2687.
  2. Khalifa, NEM., Taha, MHN., Ali, DE., Slowik, A., & Hassanien, AE. Artificial intelligence technique for gene expression by tumor RNA-Seq data: a novel optimized deep learning approach. IEEE, (2020); 8, 22874-22883.
  3. Kaur, S., Singla, J., Nkenyereye, L., Jha, S., Prashar, D., Joshi, G. P., & Islam, SR. Medical diagnostic systems using artificial intelligence (ai) algorithms: Principles and perspectives. IEEE (2020); 8, 228049-228069.
  4. Yao, Z., Li, J., Guan, Z., Ye, Y., & Chen, Y. Liver disease screening based on densely connected deep neural networks. Neural Networks, (2020); 123, 299-304.
  5. Guo, X., Wang, F., Teodoro, G., Farris, A. B., & Kong, J.. Liver steatosis segmentation with deep learning methods. In 2019 IEEE 16th International Symposium on Biomedical Imaging (2019); (pp. 24-27). IEEE.
  6. Byra, M., Styczynski, G., Szmigielski, C., Kalinowski, P., Michalowski, L., Paluszkiewicz, R.,& Nowicki, A. Adversarial attacks on deep learning models for fatty liver disease classification by modification of ultrasound image reconstruction method. In 2020 IEEE International Ultrasonics Symposium (IUS) (2020, September); (pp. 1-4). IEEE.
  7. Yamakawa, M., Shiina, T., Nishida, N., & Kudo, M. Computer aided diagnosis system developed for ultrasound diagnosis of liver lesions using deep learning. In 2019 IEEE International Ultrasonics Symposium (IUS) . (2019, October); (pp. 2330-2333). IEEE.
  8. Li, Y., He, Q., & Luo, J. A deep learning trial on transient elastography for assessment of liver fibrosis. In 2018 IEEE International Ultrasonics Symposium (IUS) (2018, October); (pp. 1-4). IEEE.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Mühendislik

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yayımlanma Tarihi

30 Haziran 2022

Gönderilme Tarihi

21 Nisan 2022

Kabul Tarihi

8 Haziran 2022

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2022 Cilt: 5 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA
Teke, M. (2022). Makine Öğrenmesi Yöntemi ile Karaciğerde Oluşan Hastalıkların Tahmini. Sürdürülebilir Mühendislik Uygulamaları ve Teknolojik Gelişmeler Dergisi, 5(1), 115-122. https://doi.org/10.51764/smutgd.1106793
AMA
1.Teke M. Makine Öğrenmesi Yöntemi ile Karaciğerde Oluşan Hastalıkların Tahmini. SMUTGD. 2022;5(1):115-122. doi:10.51764/smutgd.1106793
Chicago
Teke, Mustafa. 2022. “Makine Öğrenmesi Yöntemi ile Karaciğerde Oluşan Hastalıkların Tahmini”. Sürdürülebilir Mühendislik Uygulamaları ve Teknolojik Gelişmeler Dergisi 5 (1): 115-22. https://doi.org/10.51764/smutgd.1106793.
EndNote
Teke M (01 Haziran 2022) Makine Öğrenmesi Yöntemi ile Karaciğerde Oluşan Hastalıkların Tahmini. Sürdürülebilir Mühendislik Uygulamaları ve Teknolojik Gelişmeler Dergisi 5 1 115–122.
IEEE
[1]M. Teke, “Makine Öğrenmesi Yöntemi ile Karaciğerde Oluşan Hastalıkların Tahmini”, SMUTGD, c. 5, sy 1, ss. 115–122, Haz. 2022, doi: 10.51764/smutgd.1106793.
ISNAD
Teke, Mustafa. “Makine Öğrenmesi Yöntemi ile Karaciğerde Oluşan Hastalıkların Tahmini”. Sürdürülebilir Mühendislik Uygulamaları ve Teknolojik Gelişmeler Dergisi 5/1 (01 Haziran 2022): 115-122. https://doi.org/10.51764/smutgd.1106793.
JAMA
1.Teke M. Makine Öğrenmesi Yöntemi ile Karaciğerde Oluşan Hastalıkların Tahmini. SMUTGD. 2022;5:115–122.
MLA
Teke, Mustafa. “Makine Öğrenmesi Yöntemi ile Karaciğerde Oluşan Hastalıkların Tahmini”. Sürdürülebilir Mühendislik Uygulamaları ve Teknolojik Gelişmeler Dergisi, c. 5, sy 1, Haziran 2022, ss. 115-22, doi:10.51764/smutgd.1106793.
Vancouver
1.Mustafa Teke. Makine Öğrenmesi Yöntemi ile Karaciğerde Oluşan Hastalıkların Tahmini. SMUTGD. 01 Haziran 2022;5(1):115-22. doi:10.51764/smutgd.1106793

Cited By