In this
study, we propose a decision support system for assessment of fetal well-being from
cardiotocogram data. The system is based on Principal Component Analysis and
Least Squares Support Vector Machines. Principal Component Analysis is used for
feature reduction of the cardiotocogram data set. Classification of the data
set with reduced features is made by using Least Squares Support Vector
Machines. Performance analysis of the proposed system is examined on the cardiotocogram
data set availabe on UCI Machine Learning Repository by using 10-fold Cross
Validation procedure. Experimetal results show that the proposed system has
98.74% classification accuracy, 98.86% sensitivity and 98.73% specificity rates
Cardiotocogram Decision support system Support vector machines Principal component analysis fetal well-being
Bu
çalışmada kardiotogram verisinden
fetal iyilik halinin belirlenmesi için bir karar destek sistemi önerilmiştir. Sistem En Küçük Kareler Destek Vektör
Makineleri ve Temel Bileşen Analizi üzerinde temellendirilmiştir. Temel Bileşen
Analizi yöntemi ile kardiotokogram veri kümesinin boyutu indirgenmiştir.
Özellik boyutu indirgenen veri kümesi üzerinde En Küçük Kareler Destek Vektör
Makineleri kullanılarak sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Önerilen
karar destek sisteminin başarımı UCI Makine Öğrenmesi Ambarlarından alınan kardiotokogram
veri kümesi üzerinde 10-katlı Çapraz Doğrulama tekniği kullanılarak
incelenmiştir. Deneysel sonuçlar önerilen sistemin %98,74 sınıflandırma
doğruluğuna, %98,86 duyarlılık oranına ve %98,73 özgüllük oranına sahip olduğunu
göstermiştir.
Kardiotokogram Karar destek sistemi Destek vektör makineleri Temel bileşen analizi Fetal iyilik hali
Konular | Mühendislik |
---|---|
Bölüm | Araştırma Makaleleri |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 16 Aralık 2016 |
Gönderilme Tarihi | 18 Mart 2016 |
Kabul Tarihi | 27 Kasım 2016 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2016 Cilt: 21 Sayı: 2 |
DUYURU:
30.03.2021- Nisan 2021 (26/1) sayımızdan itibaren TR-Dizin yeni kuralları gereği, dergimizde basılacak makalelerde, ilk gönderim aşamasında Telif Hakkı Formu yanısıra, Çıkar Çatışması Bildirim Formu ve Yazar Katkısı Bildirim Formu da tüm yazarlarca imzalanarak gönderilmelidir. Yayınlanacak makalelerde de makale metni içinde "Çıkar Çatışması" ve "Yazar Katkısı" bölümleri yer alacaktır. İlk gönderim aşamasında doldurulması gereken yeni formlara "Yazım Kuralları" ve "Makale Gönderim Süreci" sayfalarımızdan ulaşılabilir. (Değerlendirme süreci bu tarihten önce tamamlanıp basımı bekleyen makalelerin yanısıra değerlendirme süreci devam eden makaleler için, yazarlar tarafından ilgili formlar doldurularak sisteme yüklenmelidir). Makale şablonları da, bu değişiklik doğrultusunda güncellenmiştir. Tüm yazarlarımıza önemle duyurulur.
Bursa Uludağ Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi Dekanlığı, Görükle Kampüsü, Nilüfer, 16059 Bursa. Tel: (224) 294 1907, Faks: (224) 294 1903, e-posta: mmfd@uludag.edu.tr