Kandaki glikoz ve HbA1c değerlerinin avuç içi nem parametreleri kullanılarak destek vektör makinesi ile sınıflandırılması
Classification of blood glucose and HbA1c values by support vector machine using palm perspiration parameters
Yazar: MUHLİS YILDIRIM
Danışman: DOÇ. DR. HAMDİ MELİH SARAOĞLU
Dumlupınar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2012
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bu çalışmada, avuç içi terlemesinden insan kanındaki Glikoz ve HbA1c değerlerinin Destek Vektör Makineleri kullanılarak sınıflandırılması hedeflenmiştir. İnsanlardaki terleme miktarı bazı hastalıklardan dolayı değişime uğramaktadır. Terleme miktarını değiştiren etkenler arasında diyabet kaynaklı hastalıklar vardır. İnsanda sadece ayak altlarındaki ve avuç içlerindeki ter bezleri hem kandaki kimyasallar hem de sinir sistemi tarafından kontrol edilmektedir. Bu nedenle bu çalışmada avuç içi terleme değişimlerinden elde edilen öznitelikler kullanılmıştır. Bu özniteliklere ek olarak yaş, vücut kütle indeksi ve tansiyon parametreleri de giriş değişkenleri olarak kullanılmıştır.Deneklerden alınan veriler hastane laboratuar test sonuçlarındaki açlık kan glikoz ve HbA1c parametrelerindeki teşhis değerlerine göre gruplandırılmıştır. Bu şekilde açlık kan glikoz ve HbA1c olmak üzere iki veri kümesi elde edilmiştir. Bu veri kümeleri terleme öznitelikleri ve diğer giriş parametreleri kullanılarak destek vektör makineleri ile sınıflandırılmıştır. Yapılan sınıflandırma uygulamaları sonucunda en iyi başarı avuç içi nem değişimlerinden elde edilen fark öznitelikleri ile elde edilmiştir. Bu sınıflandırmada açlık kan glikoz veri kümesinde %82 sınıflandırma başarısı elde edilirken, HbA1c veri kümesinde %84 başarı elde edilmiştir. Böylece insanların kanındaki glikoz ve HbA1c değerleri invaziv olmayan bu yöntem ile belirlenebilecektir.Bu çalışma, 109E234 numaralı TÜBİTAK Projesi (Diyabetli Hastalarda ve Sağlıklı Kişilerde Avuç İçi Terlemesinden Kan Glikoz ve HbA1c Değerlerinin Belirlenmesi) kapsamında gerçekleştirilmiştir.Anahtar Kelimeler: Diyabet, Glikoz, HbA1c, Avuç içi Terleme, Terleme Oranı, Destek Vektör Makineleri, Sınıflandırma

Abstract:
In this study, people's blood glucose and HbA1c values are aimed to be classified by using Support Vector Machines. The amount of perspiration in humans varies due to a number of diseases. Among the diseases that vary the amount of perspiration are diseases that are caused by diabetes. In humans, only the perspiration glands which are beneath the feet and in the palms are controlled both by the nervous system and chemicals in blood as well. Therefore, the attributes that are obtained from the changes in the palm perspiration are used in this study. In addition to this attributes, parameters such as age, body mass index and blood pressure were used as input variables.The data from subjects are grouped according to parameters of fasting blood glucose and HbA1c diagnostic values of laboratory test results. In this way, fasting blood glucose and HbA1c in the two sets of data were obtained. These data sets are classified by using perspiration attributes and the other input parameters with the help of support vector machines. At the end of the classification the best success difference attributes was obtained. Classification success of 84% was achieved in the HbA1c data set, whereas success of 82% was obtained in fasting blood glucose data set. So, blood glucose and HbA1c values of people can be determined with this non-invasive technique.The study has been conducted in the scope of TUBITAK Project, No: 109E234: (Classification of Blood Glucose and Hba1c Values by Using DVM from Palm Perspiration of Diabetic Patients and Healthy ).Keywords: Diabetes, Glucose, HbA1c, Palm Perspiration, Sweating Rate, Support Vector Machine, Classification