Karar verme sistemlerinin sağlık alanında uygulanmasında, gelişen teknolojiyle birlikte, direkt analiz cihazı çıktıları kullanılabilir hale gelmiştir. Veri setinin genişlemesiyle birlikte modellerin doğrulukları da artmaktadır. Bu çalışmada kullanılan veri seti parametreleri nicelik ve nitelik yönünden eski çalışmalara kıyasla gerçek duruma daha yakın ham veriler içermektedir. Karaciğer hastalıklarını tanımlamak için kurulan modeller incelendiğinde uzman görüşü içeren parametreler kullanılması sebebiyle model performansının yanında uzman performansının da etkisi olduğu görülmektedir. Bu çalışmada kullanılan veri seti sınıf değerleri dışında sübjektif verilere yer vermeyerek uzman görüşünü sadece modelin eğitiminde kullanmıştır. Bu sayede model performansının veri setine diğer çalışmalardan daha az bağımlı olacaktır. Gerçek hayat verileri farklı modeller ile çalışılarak, hangi yapıların daha iyi olduğu görülmüştür. Çalışmada yapay sinir ağları ve parçacık sürü optimizasyonu metotları sınıflandırma problemini çözebilmek için eğitilmiş ve test verileri ile sınanarak sonuçlar analiz edilmiştir.
karaciğer hastalıkları yapay sinir ağları parçacık sürü optimizasyonu lojistik regresyon
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Mühendislik |
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Erken Görünüm Tarihi | 17 Mayıs 2024 |
Yayımlanma Tarihi | 20 Mayıs 2024 |
Gönderilme Tarihi | 21 Mart 2023 |
Kabul Tarihi | 9 Aralık 2023 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2024 Cilt: 39 Sayı: 4 |