LDL kolesterolün yapay sinir ağları ile tahmini
Estimation of LDL cholesterol by artificial neural networks
- Tez No: 347414
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. RABİA ECE OMAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonometri, İstatistik, Econometrics, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İnönü Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Ekonometri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 83
Özet
Yapay sinir ağları (YSA), farklı disiplinlerdeki karmaşık problemlerin çözümlenmesinde kabul gören ve uygulamalarda sıklıkla yer alan modelleme araçları haline gelmiştir. Farklı YSA yapıları, tıp alanında karar destek sistemlerinin gelişmesinde kullanılmakta olan önemli modellerdendir. Bu çalışmada, üç farklı algoritma ile eğitilen çok katmanlı sinir ağları LDL Kolesterol?ün tahmininde kullanılmış ve en başarılı algoritma belirlenmiştir. Öğrenme oranı ve momentumlu geri yayılım algoritması, Levenberg-Marquardt geriyayılım algoritması ve Bayesyen düzeltmeye dayalı geri yayılım algoritması çalışılmış olan üç algoritmadır. Çok katmanlı sinir ağlarının eğitimi ve testi veri tabanında yer alan farklı kişilere ait kayıtlar ile yapılmıştır. Performans belirleyiciler ve istatistiksel ölçümler ile çok katmanlı sinir ağları değerlendirilmiş ve sonuçlar LDL Kolesterol?ün tahmininde Bayesyen düzeltmeye dayalı geri yayılım algoritmasının en başarılı eğitim algoritması olduğunu göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Artificial neural networks (ANNs) have become modeling tools that have found extensive acceptance and they have frequently used in applications in many disciplines for solving complex problems. Different ANN structures are valuable models, which are used in the medical field for the development of decision support systems. In this study, three multilayer neural networks trained with different algorithms were used for estimation of LDL Cholesterol and the most efficient training algorithm was determined. Gradient descent with momentum and adaptive learning rate backpropagation, Levenberg-Marquardt backpropagation, Bayesian regulation backpropagation were the studied three training algorithms. The multilayer neural networks were trained and tested with subject records from the database. Performance indicators and statistical measures were used for evaluating the multilayer neural networks and the results demonstrated that the Bayesian regulation backpropagation algorithm was the most efficient training algorithm for estimation of LDL Cholesterol.
Benzer Tezler
- Sistemik hastalıkların iristeki belirtilerinin iris analizi yöntemi ile belirlenmesi
Determination of iris symptoms of systemic diseases by iris analysis method
FERDİ ÖZBİLGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOndokuz Mayıs ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇETİN KURNAZ
- Tip 2 diyabet mellitus ile ilişkili risk faktörlerini saptamada çok değişkenli istatistiksel yöntemlerinin karşılaştırılması
A comparison of multivariate statistical methods to detect risk factors for type 2 diabetes mellitus
İPEK BALIKÇI ÇİÇEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Biyoistatistikİnönü ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SAİM YOLOĞLU
- Anion analysis in mineral water samples by ion chromatography withsuppressed conductivity detection
İletkenlik dedektörlü iyon kromatografi ile maden sularında anyon analizleri
ASMİN TAKFORYAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Kimyaİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLÇİN YILMAZ
- Obez olan bireyler ile elit spor yapan bireylerde kardiyak fonksiyonlar ve kan lipit değerlerinin incelenmesi
Analyzing the cardiac functions and blood lipid values in obese individuals doing elite sports
AHMET ÇOBAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
SporGaziantep ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÖNDER DAĞLIOĞLU
- Diabetes mellituslu hastaların hastalık hikayeleri, beslenme alışkanlıkları ve bilgi düzeyleri üzerinde bir araştırma
A Research on the disease history, nutritional habits, nutrition knowledge levels in patient with diabetes mellitus
YASEMİN YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1999
Ev EkonomisiAnkara ÜniversitesiEv Ekonomisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. METİN SAİP SÜRÜCÜOĞLU