Hastalıkların uyarlanmış destek vektör makinesiyle teşhis edilmesi

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2015

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: ENGİN KARACAN

Danışman: Erdal Kılıç

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu çalışma, birçok alanda yaygın olarak kullanılan destek vektör makinelerinin (DVM) tıbbi araştırmalardaki kullanımına yönelik uygulamalara yardımcı olmak için yapılmıştır. Çalışmada, verileri daha doğru sınıflandırmak veya tahmin etmek amacıyla uyarlanmış çekirdek fonksiyonlu DVM'ler kullanılmıştır. Sınıflandırıcıların başarım oranlarının yüksek olabilmesi için DVM'de kullanılan parametrelerin uygun seçilmesi gerekmektedir. Çekirdek fonksiyonlu DVM'ler için bu parametrelerin önemli olanları sigma değerleri ve polinom dereceleridir. Dolayısıyla bu çalışmada sigma değerleri ve polinom dereceleri parametreleri ele alınmış olup, önerilen yöntemleelde edilen uygun parametreler doğru sınıflandırma başarım oranlarını artırmıştır. Sonuç olarak, "Uyarlanmış DVM (UDVM)" adında, farklı tipteki sınıflandırıcılardan elde edilen sonuçların çoğunluk oylaması ile değerlendirilerek başarım oranları yüksek sonuçlar üretilmesine olanak sağlayan otomatik bir hastalık tanıma yöntemi geliştirilmiştir. Farklı veri setleri için bu çalışmada önerilen UDVM yöntemi kullanılarak elde edilen sonuçlar incelendiğinde, UDVM yöntemi, genel amaçlı, otomatik, yüksek başarımlı, içerisinde farklı sınıflandırma algoritmaları bulunduran, doğru sınıflandırma başarım oranını etkileyen parametrelerini ideal olarak otomatik uyarlayabilen, verileri sınıflamada etkin bir yöntemdir. Anahtar Kelimeler: Hastalık Teşhisi; Yapay Zeka; UDVM; Çoğunluk Oylaması