Çeşitli çekirdek fonksiyonları ile oluşturulan destek vektör makinesi modellerinin performanslarının incelenmesi: Bir klinik uygulama
The performance exploration of support vector machines models constructed with various kernel functions: A clinical application
Yazar: EMEK GÜLDOĞAN
Danışman: PROF. DR. CEMİL ÇOLAK ; PROF. DR. BAHAR TAŞDELEN
İnönü Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2017
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; İstatistik = Statistics
Dizin: Biyoistatistik = Bioistatistics ; Destek vektör makineleri = Support vector machines ; Diabetes mellitus = Diabetes mellitus ; Diabetes mellitus-tip 2 = Diabetes mellitus-type 2 ; Miyokard enfarktüsü = Myocardial infarction ; Sınıflandırma = Classification ; Veri madenciliği = Data mining

Özet:
Çeşitli Çekirdek Fonksiyonları ile Oluşturulan Destek Vektör Makinesi
Modellerinin Performanslarının İncelenmesi: Bir Klinik Uygulama
Amaç: Bu araştırmanın birincil amacı; çeşitli çekirdek fonksiyonları ile
oluşturulan destek vektör makinesi modellerinin, akut koroner sendromlu hastalarda
diabetes mellitus'u sınıflandırma performanslarının incelenmesi ve karşılaştırılmasıdır.
Bu araştırmanın ikincil amacı ise, destek vektör makinesi modeli oluşturulurken
kullanılan çeşitli çekirdek fonksiyonlarının parametrelerinin optimize edilerek en iyi
sınıflandırma performansını elde etmeye çalışmaktır.
Materyal ve Metot: Bu çalışmada incelenen veriler, İnönü Üniversitesi Turgut
Özal Tıp Merkezi Kardiyoloji Anabilim Dalı için geliştirilen veritabanından geriye
yönelik (retrospektif) olarak seçilmiştir. Çalışmadaki söz konusu veriler akut koroner
sendromlu hastalarda tip 2 diabetes mellitus ile değişik demografik ve klinik değişkenleri
içermektedir. Akut koroner sendromlu hastalarda tip 2 diabetes mellitus'un
sınıflandırılması için Destek Vektör Makinesi modelleri kullanılmıştır. İlgili modeller,
ANOVA radyal tabanlı fonksiyon, bessel, doğrusal, Gaussian radyal tabanlı fonksiyon,
laplace, polinomiyal ve sigmoid çekirdekleri ile oluşturulmuştur.
Bulgular: Laplace çekirdek fonksiyonu ile oluşturulan en iyi sınıflama
performansına sahip destek vektör makinesi modeline ilişkin doğruluk, ROC eğrisi
altında kalan alan, duyarlılık ve özgüllük [seçicilik] ölçütleri ile % 95 güven aralığı
değerleri sırasıyla; 0.9804 (0.9716 - 0.987), 0.9332 (0.9096 - 0.9567), 0.9999 (0.9791 –
1.000) ve 0.9776 (0.9675 – 0.9852) olarak elde edilmiştir.
Sonuç: İncelenen değişik çekirdek fonksiyonları ile oluşturulan modeller arasında
söz konusu performans ölçütleri dikkate alındığında, en iyi sınıflama performansı laplace
Destek Vektör Makinesi modelinden elde edilmiştir. İlerleyen çalışmalarda, farklı klinik
verilerde değişik çekirdek fonksiyonlu Destek Vektör Makinesi modelleri ile diğer
makine öğrenmesi ya da veri madenciliği algoritmalarının kullanılması hastalıkların
sınıflandırma başarısını artırabilecektir.
Anahtar Kelimeler: Destek vektör makinesi, çekirdek fonksiyonları, akut
koroner sendromu, Tip II diabetes mellitus.

Abstract:
The Performance Exploration of Support Vector Machines Models Constructed
with Various Kernel Functions: A Clinical Application
Aim: The primary aim of this study is to examine and compare the classification
performance of support vector machine models generated by various core functions used
to classify diabetes mellitus in acute coronary syndrome patients. The secondary aim is
to optimize the parameters of the various kernel functions which are used for constructing
the support vector machine model and to achieve the best classification performance.
Material and Methods: The data examined in this study were selected
retrospectively from the database developed for Inonu University Turgut Ozal Medical
Center Cardiology Department. The study included type 2 diabetes mellitus and various
demographic and clinical variables in acute coronary syndrome patients. The Support
Vector Machine model was used to classify type 2 diabetes mellitus in acute coronary
syndrome patients. The related models are constructed by ANOVA radial basis function,
bessel, linear, Gaussian radial basis function, laplace, polynomial and sigmoid kernel
functions.
Results: The best classification performance was obtained by Support Vector
Machine model constructed by laplace kernel function based on the results of
performance metrics. The accuracy, area under ROC curve, sensitivity and specificity
metrics with 95% CI were calculated as; 0.9804 (0.9716 - 0.987), 0.9332 (0.9096 -
0.9567), 0.9999 (0.9791 – 1.000) and 0.9776 (0.9675 – 0.9852), respectively.
Conclusion: When the performance metrics were taken into account, the best
classification performance was achieved from the laplace Support Vector Machine
model. In subsequent studies, the use of Support Vector Machine models with different
kernel functions and other machine learning or data mining algorithms in different clinical
trials may improve the classification success of the diseases.
Key words: Support vector machine, kernel functions, acute coronary syndrome,
type II diabetes mellitus.