Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Karaciğer enzimlerinden hastalık tahmini için yapay sinir ağları ve sezgisel yöntem modellerinin performansları: Biyokimya cihazı çıktılarına uygulanması

Yıl 2024, Cilt: 39 Sayı: 4, 2263 - 2270, 20.05.2024
https://doi.org/10.17341/gazimmfd.1268957

Öz

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.

Kaynakça

  • 1. Guirao, A.A., Yuste, S.R and Regueiro, B.J., Epidemiology and clinical manifestations of viral hepatitis, Infectious Diseases and Clinical Microbiology, 24 (4), 264-276, 2006.
  • 2. Lanini, S., Ustianowski, A., Pisapia, R., Zumla, A., Ippolito, G., Viral Hepatitis: Etiology, Epidemiology, Transmission, Diagnostics, Treatment, and Prevention. Infectious disease clinics of North America, 33 (4), 1045–1062, 2019.
  • 3. Mukherjee, R., Burns, A., Rodden, D., Chang, F., Chaum, M., Garcia, N., Bollipalli, N., Niemz, A., Diagnosis and Management of Hepatitis C Virus Infection, Journal of laboratory automation, 20 (5), 519–538, 2015.
  • 4. Fallowfield, J., & Hayes, P., Pathogenesis and treatment of hepatic fibrosis: is cirrhosis reversible?, Clinical Medicine, 11 (2), 179, 2011.
  • 5. Lefton, H. B., Rosa, A., & Cohen, M., Diagnosis and epidemiology of cirrhosis, The Medical clinics of North America, 93 (4), 787–vii, 2009.
  • 6. Wilkins, T. Akhtar, M., Gititu, E., Jalluri, C., Ramirez, J., Diagnosis and Management of Hepatitis C, American family physician, 91 (12), 835–842, 2015.
  • 7. Alić, B., Gurbeta, L., & Badnjević, A., Machine learning techniques for classification of diabetes and cardiovascular diseases, In 2017 6th mediterranean conference on embedded computing (MECO), 1-4 Feb, 2017.
  • 8. Sarić, R., Jokić, D., Beganović, N., Pokvić, L. G., & Badnjević, A., FPGA-based real-time epileptic seizure classification using Artificial Neural Network, Biomedical Signal Processing and Control, 62, 102-106, 2020.
  • 9. Spahić, L., & Ćordić, S., Prostate tissue classification based on prostate-specific antigen levels and mitochondrial DNA copy number using artificial neural network, In International conference on medical and biological engineering, IFMBE proceedings, 649-654, 2019.
  • 10. Alić, B., Sejdinović, D., Gurbeta, L., & Badnjevic, A., Classification of stress recognition using artificial neural network, In 2016 5th Mediterranean Conference on Embedded Computing (MECO), 297-300, 1-5 June 2016.
  • 11. Šećkanović, A., Šehovac, M., Spahić, L., Ramić, I., Mamatnazarova, N., Pokvić, L. G., ... & Kacila, M., Review of artificial intelligence application in cardiology, In 2020 9th Mediterranean Conference on Embedded Computing (MECO), Budva-Montenegro, June, 2020.
  • 12. Üzülmez S., Çiftçi M.A., Early diagnosis of lung cancer using deep learning and uncertainty measures, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 39 (1), 385-400, 2024.
  • 13. Kadiroğlu, Z., Deniz, E., & Şenyiğit, A., A comparison of deep learning models for pneumonia detection from chest x-ray images, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 39 (2), 729-740, 2024.
  • 14. Bećirović, L. S., Deumić, A., Pokvić, L. G., & Badnjevic, A., Aritificial Inteligence Challenges in COPD management: a review, In 2021 IEEE 21st International Conference on Bioinformatics and Bioengineering (BIBE), 1-7, October, 2021.
  • 15. Hafizović, L., Čaušević, A., Deumić, A., Bećirović, L. S., Pokvić, L. G., & Badnjević, A., The Use of Artificial Intelligence in Diagnostic Medical Imaging: Systematic Literature Review, In 2021 IEEE 21st International Conference on Bioinformatics and Bioengineering (BIBE), 1-6, October, 2021.
  • 16. İleri, R., Latifoğlu, F., & Güven, A. (2019, October). Classification of Healthy and Pathological Voices Using Artificial Neural Networks, In 2019 Medical Technologies Congress (TIPTEKNO), 1-4, 2019.
  • 17. Tan, M., & Le, Q., Efficientnet: Rethinking model scaling for convolutional neural networks, In International conference on machine learning (PMLR), 6105-6114, 2019.
  • 18. Suh, Y. J., Jung, J., & Cho, B. J., Automated breast cancer detection in digital mammograms of various densities via deep learning, Journal of personalized medicine, 10 (4), 211, 2020.
  • 19. Astaraki, M., Zakko, Y., Dasu, I. T., Smedby, Ö., & Wang, C., Benign-malignant pulmonary nodule classification in low-dose CT with convolutional features, Physica Medica, 83, 146-153, 2021.
  • 20. Guan, Y., Aamir, M., Rahman, Z., Ali, A., Abro, W. A., Dayo, Z. A., ... & Aamir, M., A framework for efficient brain tumor classification using MRI images, Math. Biosci. Eng, 18, 5790-5815, 2021.
  • 21. Ronneberger, O., Fischer, P., & Brox, T., U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation, In International Conference on Medical image computing and computer-assisted intervention, Proceedings Part III, Springer International Publishing, Munich-Germany, 234-241, 5-9 October, 2015.
  • 22. Milletari, F., Navab, N., & Ahmadi, S. A., V-net: Fully convolutional neural networks for volumetric medical image segmentation, In 2016 fourth international conference on 3D vision (3DV), 565-571, 25-28 October, 2016.
  • 23. Baccouche, A., Garcia-Zapirain, B., Castillo Olea, C., & Elmaghraby, A. S., Connected-UNets: a deep learning architecture for breast mass segmentation, NPJ Breast Cancer, 7 (1), 1-12, 2021.
  • 24. Hunter, B., Hindocha, S., & Lee, R. W., The role of Artificial Intelligence in early cancer diagnosis, Cancers, 14 (6), 1524, 2022.
  • 25. Drobo, A., Bećirović, L. S., Pokvić, L. G., Džambo, L., Bečić, E., Badnjević, A., ... & Smajović, A., Application of artificial neural networks in diagnosis of Hepatitis C, In 2022 XXVIII International Conference on Information, Communication and Automation Technologies (ICAT), 1-5, 16-18 June, 2022.
  • 26. Yoldaş, Ö., Tez, M., & Karaca, T., Artificial neural networks in the diagnosis of acute appendicitis, The American journal of emergency medicine, 30 (7), 1245-1247, 2012.
  • 27. Çetin, O., Temurtaş, F., & Gülgönül, Ş., An application of multilayer neural network on hepatitis disease diagnosis using approximations of sigmoid activation function, Dicle Tıp Dergisi, 42 (2), 150-157, 2015.
  • 28. Deperlioğlu, Ö., Hepatitis Disease Diagnosis with Deep Neural Network, Ecsac’19 IVth European Conference On Science, Artculture, 467-473, 18-21 April, 2019
  • 29. Wei, Wei & Wu, Xiaoning & Zhou, Jialing & Sun, Yameng & Kong, Yuanyuan & Yang, Xu., Noninvasive Evaluation of Liver Fibrosis Reverse Using Artificial Neural Network Model for Chronic Hepatitis B Patients, Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2019, 1-8, 2019
  • 30. Ozyilmaz, L., & Yildirim, T., Artificial neural networks for diagnosis of hepatitis disease, In Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks, 1, 586-589, 2003.
  • 31. Muhi, S. H., Abdullah, H. N., & Abd, B. H., Modeling for predicting the severity of hepatitis based on artificial neural networks, International Journal of Intelligent Engineering and Systems, 13 (3), 154-166, 2020.
  • 32. Janghel, R. R., Shukla, A., & Verma, K., Soft computing based expert system for Hepatitis and liver disorders, In 2016 IEEE international conference on engineering and technology (ICETECH), 740-744, 17-18 March, 2016.
  • 33. Ansari, S., Shafi, I., Ansari, A., Ahmad, J., & Shah, S. I, Diagnosis of liver disease induced by hepatitis virus using artificial neural networks, In 2011 IEEE 14th international multitopic conference, 8-12, 22-24 December, 2011 34. Neshat, M., Sargolzaei, M., Nadjaran Toosi, A., & Masoumi, A., Hepatitis disease diagnosis using hybrid case based reasoning and particle swarm optimization, International Scholarly Research Notices, 2012.
  • 35. Mishra, S., Mishra, B. K., & Tripathy, H. K., A neuro-genetic model to predict hepatitis disease risk, In 2015 IEEE International Conference on Computational Intelligence and Computing Research (ICCIC), 1-3, 10-12 December, 2015.
  • 36. Chen, H. L., Liu, D. Y., Yang, B., Liu, J., & Wang, G., A new hybrid method based on local fisher discriminant analysis and support vector machines for hepatitis disease diagnosis, Expert systems with applications, 38 (9), 11796-11803, 2011.
  • 37. Husain, N. P., Arisa, N. N., Rahayu, P. N., Arifin, A. Z., & Herumurti, D., Least squares support vector machines parameter optimization based on improved ant colony algorithm for hepatitis diagnosis. Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi, 10 (1), 43-49, 2017.
  • 38. Bascil, M. S., & Temurtas, F., A study on hepatitis disease diagnosis using multilayer neural network with Levenberg Marquardt training algorithm, Journal of medical systems, 35 (3), 433-436, 2011.
  • 39. Polat, K., & Güneş, S., Hepatitis disease diagnosis using a new hybrid system based on feature selection (FS) and artificial immune recognition system with fuzzy resource allocation, Digital signal processing, 16 (6), 889-901, 2006
  • 40. Polat, K., & Güneş, S., Medical decision support system based on artificial immune recognition immune system (AIRS), fuzzy weighted pre-processing and feature selection, Expert Systems with Applications, 33 (2), 484-490, 2007.
  • 41. Dogantekin, E., Dogantekin, A., & Avci, D., Automatic hepatitis diagnosis system based on linear discriminant analysis and adaptive network based on fuzzy inference system, Expert Systems with Applications, 36 (8), 11282-11286, 2009.
  • 42. Uzer, M. S., Yilmaz, N., & Inan, O., Feature selection method based on artificial bee colony algorithm and support vector machines for medical datasets classification, The Scientific World Journal, 1-10, 2013.
  • 43. Ahmad, W., Ahmad, A., Iqbal, A., Hamayun, M., Hussain, A., Rehman, G., ... & Huang, L., Intelligent hepatitis diagnosis using adaptive neuro-fuzzy inference system and information gain method, Soft Computing, 23 (21), 10931-10938, 2019.
  • 44. Sartakhti, J. S., Zangooei, M. H., & Mozafari, K., Hepatitis disease diagnosis using a novel hybrid method based on support vector machine and simulated annealing (SVM-SA), Computer methods and programs in biomedicine, 108 (2), 570-579, 2012.
  • 45. Avci, D., An automatic diagnosis system for hepatitis diseases based on genetic wavelet kernel extreme learning machine, Journal of Electrical Engineering and Technology, 11 (4), 993-1002, 2016.
  • 46. Smith, A. E., X-bar and R control chart interpretation using neural computing, The International Journal of Production Research, 32 (2), 309-320, 1994.
  • 47. Ma, X., Spinner, S., Venditti, A., Li, Z., & Tang, S., Initial Margin Simulation with Deep Learning, Social Science Research Network, 2019.
  • 48. Juneja, M., & Nagar, S. K., Particle swarm optimization algorithm and its parameters: A review, In 2016 International Conference on Control, Computing, Communication and Materials (ICCCCM), 1-5, 21-22 October, 2016.
  • 49. Özdamar, K., Statistical data analysis with packet programs, Eskişehir-Turkey, Nisan Yayıncılık, 2013.
  • 50. Dua, D. and Graff, C. (2019). UCI Machine Learning Repository, Irvine, CA: University of California, School of Information and Computer Science, http://archive.ics.uci.edu/ml. Accessed: December, 10, 2022.
  • 51. Çavuşlu, M. A., Becerikli, Y., & Karakuzu, C., Levenberg-Marquardt algoritması ile YSA eğitiminin donanımsal gerçeklenmesi, Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi, 5 (1), 2012.
  • 52. Orozco, J., & García, C. A. R., Detecting pathologies from infant cry applying scaled conjugate gradient neural networks, In European symposium on artificial neural networks, Bruges-Belgium, 23, 25, April, 2003.
  • 53. Baghirli, O., Comparison of Lavenberg-Marquardt, scaled conjugate gradient and Bayesian regularization backpropagation algorithms for multistep ahead wind speed forecasting using multilayer perceptron feedforward neural network, DIVA, 2015.
Toplam 52 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Mühendislik
Bölüm Makaleler
Yazarlar

Seyit Hamza Çavga 0000-0001-6784-5698

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

Kaynak Göster

APA Çavga, S. H. (2024). Karaciğer enzimlerinden hastalık tahmini için yapay sinir ağları ve sezgisel yöntem modellerinin performansları: Biyokimya cihazı çıktılarına uygulanması. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 39(4), 2263-2270. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.1268957
AMA Çavga SH. Karaciğer enzimlerinden hastalık tahmini için yapay sinir ağları ve sezgisel yöntem modellerinin performansları: Biyokimya cihazı çıktılarına uygulanması. GUMMFD. Mayıs 2024;39(4):2263-2270. doi:10.17341/gazimmfd.1268957
Chicago Çavga, Seyit Hamza. “Karaciğer Enzimlerinden hastalık Tahmini için Yapay Sinir ağları Ve Sezgisel yöntem Modellerinin performansları: Biyokimya Cihazı çıktılarına Uygulanması”. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 39, sy. 4 (Mayıs 2024): 2263-70. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.1268957.
EndNote Çavga SH (01 Mayıs 2024) Karaciğer enzimlerinden hastalık tahmini için yapay sinir ağları ve sezgisel yöntem modellerinin performansları: Biyokimya cihazı çıktılarına uygulanması. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 39 4 2263–2270.
IEEE S. H. Çavga, “Karaciğer enzimlerinden hastalık tahmini için yapay sinir ağları ve sezgisel yöntem modellerinin performansları: Biyokimya cihazı çıktılarına uygulanması”, GUMMFD, c. 39, sy. 4, ss. 2263–2270, 2024, doi: 10.17341/gazimmfd.1268957.
ISNAD Çavga, Seyit Hamza. “Karaciğer Enzimlerinden hastalık Tahmini için Yapay Sinir ağları Ve Sezgisel yöntem Modellerinin performansları: Biyokimya Cihazı çıktılarına Uygulanması”. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 39/4 (Mayıs 2024), 2263-2270. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.1268957.
JAMA Çavga SH. Karaciğer enzimlerinden hastalık tahmini için yapay sinir ağları ve sezgisel yöntem modellerinin performansları: Biyokimya cihazı çıktılarına uygulanması. GUMMFD. 2024;39:2263–2270.
MLA Çavga, Seyit Hamza. “Karaciğer Enzimlerinden hastalık Tahmini için Yapay Sinir ağları Ve Sezgisel yöntem Modellerinin performansları: Biyokimya Cihazı çıktılarına Uygulanması”. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, c. 39, sy. 4, 2024, ss. 2263-70, doi:10.17341/gazimmfd.1268957.
Vancouver Çavga SH. Karaciğer enzimlerinden hastalık tahmini için yapay sinir ağları ve sezgisel yöntem modellerinin performansları: Biyokimya cihazı çıktılarına uygulanması. GUMMFD. 2024;39(4):2263-70.