Antenatal fetüs verilerinin örüntü tanıma yöntemleriyle tanımlanması
Intelligent data analysis of antenatal fetal data by using pattern recognition methods
Yazar: NİLGÜN GÜLER
Danışman: PROF. DR. TAHİR ŞİŞMAN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2002
Konu: Matematik = Mathematics
Dizin: Diskriminant analizi = Discriminant analysis ; Karar ağacı = Decision tree ; Karar verme teknikleri = Decision making techniques ; Temel bileşenler analizi = Principal components analysis ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Örüntü tanıma = Pattern recognition

Özet:
ÖZET Bu çalışmada amacımız, anne karnındaki bebeğin sağlık durumunu analiz eden bir sistem tasarlamaktır. Bu amaçla umbilikal arter(UA) ve orta serebral arterden (OSA) elde edilen Doppler ultrason ölçümleriyle fetüsün sağlık durumu arasındaki ilişki incelenmiştir. Bu amaçla haftalara göre UA ve OSA'dan elde edilen pulsatilite indeksi, rezistans indeksi ve sistolik/diyastolik oran ölçümleri kullanılmıştır. Çalışmada ilk olarak temel bileşen analizi (TBA) kullanılarak, bu indislerin tek başlarına sonuca etkisi incelenmiştir. Daha sonrada doğrusal diskriminant fonksiyonu (DDF), karesel diskriminant fonksiyonu (KDF), çok katmanlı algılayıcı (ÇKA), radyal tabanlı foksiyon ağı (RTF), k-en yakın komşuluk (k-EYK), C4.5 ve SRA karar ağacı gibi zeki karar verme teknikleri fetüsün hipoksik risk değerlendirme problemine uygulanmıştır. ÇKA ile k-EYK'nin en iyi performansı verdiği gözlemlenirken C4.5 karar ağacı tekniği kolayca anlaşılabilen kural çıkarma özelliği ile dikkat çekmiştir. Son olarak fetüsün hipoksik ortamda olma riskini değerlendirmek için bulanık kural tabanlı sistem ile RTF ve ÇKA gibi veriye dayalı öğrenme stratejilerini birleştirmeye dayanan karar tekniği kullanılmıştır. Bulanık üyelik dereceleri kullanılarak fetüsün durumunun ciddiyeti değerlendirilip, doktorlar için fetüsün sağlık durumunu iyi, şüpheli ve alarm düzeyini tanımlayan kurallar çıkarılmıştır. Sonuçlar göstermektedir ki zeki veri analiz yöntemleri fetüsün sağlık durumunun takibi süresince doktorlara yardımcı bir tıbbi sistem olarak kullanılabilecektir. Anahtar Kelimeler: Doppler ultrason ölçümleri, hipoksiya, diskriminant fonksiyonları, bulanık yapay sinir ağ tekniği, yapay sinir ağları, karar ağacı teknikleri: C4.5 ve SRA ix

Abstract:
ABSTRACT In this study, our purpose is to design a system for antepartum fetal evaluation. The task is to investigate the Doppler ultrasound measurements of umbilical artery (UA) and middle cerebral artery (MCA) to relate the health conditions of fetuses. We, thus, use the UA and MCA blood flow indices: pulsality index (PI), resistance index (RI) and systolic/diastolic ratio (S/D) in terms of weeks (week index: WI as a normalized value). First of all, we analyze the individual effects of these indices using principal component analysis (PCA). Then intelligent decision techniques such as linear discriminant functions (LDF), quadratic discriminant functions (QDF), multilayer perception (MLP), radial basis function network (RBF), k-Nearest Neighbors (k-NN) and decision trees C4.5, classification and regression trees (CART) are applied to antenatal fetal risk assessment problem. It is observed that the performances of MLP and k-NN are better but C4.5 attracts understandable diagnostic clues. Finally, we make a decision on the basis of fuzzy-rule based system combined with data- based learning strategies such as RBF and MLP networks for assessing the hypoxia suspicion. A fuzzy grade of membership is used for the evaluation of the seriousness of the situation of the fetus and the diagnostic interpretations for doctors such as good, suspicious and alarming conditions of fetus are derived. The results prove that intelligent data analysis methods are supportive medical tools for phycisians during intensive surveilance of fetuses. Key Words: Doppler ultrasound measurements, hypoxia, discriminant functions, neurofuzzy technique, artificial neural networks, decision tree techniques: C4.5 and CART x