LSTM Tabanlı Derin Ağlar Kullanılarak Diyabet Hastalığı Tahmini

dc.contributor.authorEr, Mehmet Bilal
dc.contributor.authorIşık, İbrahim
dc.date.accessioned2022-02-08T13:21:32Z
dc.date.available2022-02-08T13:21:32Z
dc.date.issued2021
dc.departmentİnönü Üniversitesien_US
dc.description.abstractÖz: Diyabet, vücudun yeterli miktarda insülini üretmemesi veya iyi kullanamadığı durumda kan şekerinin normalin üstüne çıkması ile ortaya çıkan bir hastalıktır. Kan şekeri insanların ana enerji kaynağıdır ve bu enerji tüketilen yiyeceklerden gıdalardan gelir. Bu hastalık tedavi edilmez ise ölümcül olabilir. Ancak, erken tanı konulup tedaviye başlandığında tedavisi en olanaklı hastalıklardan biridir. Geleneksel diyabet teşhis süreci zorlu olduğundan, diyabetin klinik ve fiziksel verileri kullanılarak yapay sinir ağı, görüntü işleme ve derin öğrenme gibi sistemler kullanılarak hastalık teşhis edilebilmektedir. Bu araştırmada diyabet teşhisi için derin öğrenmeye dayalı bir model sunulmaktadır. Bu bağlamda Evrişimsel Sinir Ağı (ESA), Uzun Kısa Süreli Bellek (Long-short Term Memory Networks- LSTM) modelinin hibrit kullanımı sınıflandırma için tercih edilmiştir. Ayrıca ESA ve LSTM modelleri deneylerde ayrı ayrı kullanılmıştır. Önerilen modelin performansını değerlendirmek için literatürde yaygın olarak kullanılan Pima Indians Diabetes veri seti kullanılmıştır. En yüksek sınıflandırma başarısı %86,45 olarak ESA+LSTM modelinden elde edilmiştir.en_US
dc.identifier.doi10.46810/tdfd.818528en_US
dc.identifier.endpage74en_US
dc.identifier.issn2149-6366
dc.identifier.issue1en_US
dc.identifier.startpage68en_US
dc.identifier.trdizinid437223en_US
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.46810/tdfd.818528
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11616/46889
dc.identifier.urihttps://search.trdizin.gov.tr/yayin/detay/437223
dc.identifier.volume10en_US
dc.indekslendigikaynakTR-Dizinen_US
dc.language.isotren_US
dc.relation.ispartofTürk Doğa ve Fen Dergisien_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.titleLSTM Tabanlı Derin Ağlar Kullanılarak Diyabet Hastalığı Tahminien_US
dc.typeArticleen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Yükleniyor...
Küçük Resim
İsim:
ec15b492-8acc-4781-a417-c622f5009c2d.pdf
Boyut:
1021.77 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.71 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama: