Karaciğer hastalıkları ile ilişkili belirli gazların elektronik burun teknolojisi ile tespiti
Detection of certain gases associated with lver diseases with electronic nose technology
Yazar: MEHMET KEREM ÖZEZEN
Danışman: PROF. DR. SELİM ACAR
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Elektronik burun = Electronic nose ; Karaciğer sirozu = Liver cirrhosis ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Sensörler = Sensors

Özet:
Sağlık alanında yüzyıllardır hekimlerin başvurdukları koku ile teşhis yöntemi, son yıllarda mühendislik alanında oldukça ilgi odağı hâline gelmiş ve biyolojik olarak hayvanların koku alma sistemlerinden ilham alan elektronik burunlar geliştirilmiştir. Literatürde, başlıca sağlık, gıda sektörü, sanayi ve askeri çalışmalar başta olmak üzere çok çeşitli alanlar için elektronik burunlar önerilmiştir. Bununla birlikte, insan nefesindeki organik uçucuların analizi öncü çalışmalar olmaya devam etmektedir. Bu çalışmada, insan nefesindeki konsantrasyon miktarları, alkole bağlı olmayan yağlı karaciğer hastalığı ve karaciğer sirozu ile ilişkilendirilmiş, C3H6O (aseton), C4H8O (2-bütanon) ve C2H6S (dimetil sülfit) analitleri, kuvarz kristal mikrobalans sensörleri ile tespit edilmeye çalışılmıştır. Sensörlerin zamana bağlı frekans değişimlerini matematiksel olarak modelleyen makine öğrenmesi algoritmaları için veri setleri oluşturulmuş ve çeşitli algoritmaların performansları test edilmiştir. Sonuçlarına göre en yüksek doğruluk oranına sahip Lojistik Regresyon, XGBoost, Destek Vektör Makineleri ve Rastgele Orman algoritmaları ile bir topluluk modeli (ensemble model) kurulmuş ve bu model ile, C3H6O için AUC:0.97, F1 Skoru: 0.87, C4H8O için AUC:0.97, F1 Skoru: 0.89, C2H6S İçin ise AUC:0.99, F1 Skoru:0.91 başarısı elde edilmiştir. Bu çalışmada, analitlerin ppm değerleri, sınıflandırma sonuçlarına göre sırasıyla RMSE: 2.396874, 2.853136 ve 2.775164 hata oranlarına sahip bir regresyon işlemi ile hesaplanmıştır.

Abstract:
The olfactory diagnosis method, which has been used by mediciners for centuries in the field of health, has become the focus of attention for engineering in recent years, and electronic noses that are biologically inspired by the olfactory systems of animals have been developed. In the literature, electronic noses have been proposed for a wide variety of fields, mainly in health, food sector, industry and military sevices. However, the analysis of organic volatiles
in human breath remains pioneering work. In this study, concentrations of 𝐶3𝐻6𝑂 (acetone), 𝐶4𝐻8𝑂 (2-butanone) and 𝐶2𝐻6𝑆 (dimethyl sulfide) analytes in human breath were associated with non-alcoholic fatty liver disease and liver cirrhosis, attempted to be detected with quartz crystal microbalance sensors. Data sets were created for machine learning algorithms that mathematically model the time-dependent frequency changes of sensors and the performances of various algorithms were tested. According to the results, an ensemble model was established with Logistic Regression, XGBoost, Support Vector Machines and Random Forest algorithms with the highest score, and with this model the success rate, AUC: 0.97,
F1 Score: 0.87 for 𝐶3𝐻6𝑂, AUC: 0.97, F1 Score: 0.89 for 𝐶4𝐻8𝑂, and AUC: 0.99, F1 Score: 0.91 for 𝐶2𝐻6𝑆 was captured. In this study, the ppm values of the analytes were calculated by a regression process with RMSE: 2.396874, 2.853136 and 2.775164 error rates, respectively, according to the classification results.