Anemi hastalığının sınıflandırılmasında makine öğrenmesi algoritmalarının metasezgisel yöntemlerle parametre optimizasyonu
Parameter optimization of machine learning algorithms using metaheuristic methods in classifying anemia disease
Yazar: NAGİHAN YAĞMUR
Danışman: PROF. DR. İDİRİS DAĞ ; DOÇ. DR. HASAN TEMURTAŞ
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yapay Zeka Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Anemi, hemoglobin (Hgb) seviyesinin belirli bir referans aralığının altına düştüğü 
durumlarda ortaya çıkar. Teşhis ve tedavi süreçleri, birçok kan testi, radyolojik görüntüleme 
ve çeşitli testleri gerektirir. Makine öğrenimi yöntemleri kullanılarak hastaların tıbbi verileri 
işlenebilir, böylece yeni hastalar için hastalık tahminleri yapılabilir ve bu tahminler 
doğrultusunda doktorlara karar destek mekanizmaları sağlanabilir. Bu yöntemler, 
doktorların teşhislerinde hata payını azaltmada kritik öneme sahiptir ve sağlık kurumlarında 
veri kayıtlarının değerlendirilmesi hem hastalar hem de hastaneler için büyük önem taşır. 
Bu tez çalışması, hem iki sınıflı (anemi var/yok) hem de çok sınıflı (anemi yok, Hgbanemi, demir eksikliği anemisi (DEA), B12 eksikliği anemisi (B12E), folat eksikliği anemisi
(FEA)) anemi veri setleri üzerinde çeşitli modellerin performansını değerlendirmeyi 
amaçlamaktadır. Bu amaçla SMOTE (Sentetik Azınlık Aşırı Örnekleme Tekniği) 
yöntemiyle veri setlerindeki veri dengesizliği giderilmiş, daha sonra literatürde sıklıkla 
kullanılan klasik makine öğrenmesi yöntemleriyle testler yapılmış, veri setlerindeki 
parametreler arasındaki ilişkiyi daha iyi modellemek ve parametrelerin birbiriyle 
etkileşimini vurgulamak için veri setleri doğrusal, karesel ve üstel formda modellenerek 
Harris Şahin Algoritması (HŞA), Karga Arama Algoritması (KAA), Tavuk Sürüsü 
Optimizasyon Algoritması (TSO), JAYA Algoritması (JAYA), Balina Optimizasyon 
Algoritması (BOA) ve Kelebek Optimizasyon Algoritması (KOA) metasezgisel yöntemleri
ile parametre optimizasyonu yapılmıştır. Çok sınıflı veri setinde genel doğruluk başarısının 
yanında sınıf bazlı doğruluk başarısının da arttırılması gerektiği vurgulanarak bulanık 
mantık yaklaşımdan esinlenen parametrelerin önemini daha iyi vurgulayan klasik makine 
öğrenmesi yöntemi olan TreeBagger (TB) ile önerilen metasezgisel yöntemlerin 
birleştirilmesiyle oluşan hibrit modeller önerilmiştir.

Abstract:
Anemia occurs when the hemoglobin (Hgb) level falls below a certain reference 
range. Diagnosis and treatment processes require many blood tests, radiological imaging and 
various tests. Using machine learning methods, patients' medical data can be processed to 
make disease predictions for new patients and provide decision support mechanisms to 
doctors based on these predictions. These methods are critical in reducing the margin of error 
in doctors' diagnoses, and the evaluation of data records in healthcare institutions is of great 
importance for both patients and hospitals. 
This thesis aims to evaluate the performance of various models on both two-class 
(anemia present/absent) and multi-class (non-patient, HGB-anemia, iron deficiency anemia, 
B12 deficiency anemia, folate deficiency anemia) anemia datasets. For this purpose, data 
imbalance in the datasets was eliminated with the SMOTE (Synthetic Minority 
Oversampling Technique) method, then tests were performed with classical methods 
frequently used in the literature, and the datasets were linearized to better model the 
relationship between the parameters in the datasets and to emphasize the interaction of the 
parameters with each other, The parameters were modeled in quadratic and exponential form 
and parameter optimization was performed with the Harris Hawk Algorithm (HSA), Crow 
Search Algorithm (KAA), Chicken Swarm Optimization Algorithm (TSO), JAYA 
Algorithm (JAYA), Whale Optimization Algorithm (BOA) and Butterfly Optimization 
Algorithm (KOA) metaheuristics. Emphasizing the need to increase the class-based accuracy 
as well as the overall accuracy in a multi-class data set, hybrid models are proposed by 
combining the classical method TreeBagger (TB), which better emphasizes the importance 
of parameters inspired by the fuzzy logic approach, and the proposed metaheuristic methods.