Makine öğrenmesi ile kan tahlil sonuçlarının sınıflandırılması
Classification of blood analysis results with machine learning
Yazar: BÜŞRANUR GÜDAR
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ RIZA İLHAN
İstanbul Aydın Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering
Dizin: Makine öğrenmesi = Machine learning ; Uluslararası hastalık sınıflandırması = International classification of diseases ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Hastalıkların tez ve başarılı bir şekilde tedavi edilebilmesi için öncelikle teşhislerin hızlı ve doğru olması gereklidir. Hastalıklar ve tıbbi teşhisler alanındaki en son ilerleme de ise  teşhisler için makine öğrenmesini kullanarak sınıflandırılması üzerinedir. 
Makine öğrenmesi ile teşhis tekniğinin kullanılabilmesi için öncelikle deney sonuçlarıyla elde edilen veri setlerinin doğru bir şekilde sınıflandırılması gerekmektedir. Bu tez çalışmasında, teşhislerin doğru bir şekilde sınıflandırılması için iki algoritma birleştirilerek yeni bir algoritma (bileşik) türetilmiştir. Önerilen bileşik algoritmanın hem Çok Katmanlı Algılayıcı Sinir Ağı (MLP NN) hem de Şempanze Optimizasyon Algoritmasının (ChOA) sahip olduğu dezavantajları ortadan kaldıracağı ve sonuçların sınıflandırılmasının daha doğru ve güvenilir hale getirmesi beklenmektedir. Bu tez çalışmasında önerilen algoritma, her ne kadar kan testi sonuçlarının sınıflandırılmasına yönelik kullanılsada kan testi veri setlerine benzer diğer veri setlerinin sınıflandırılmasında da kullanılabilir. Tez çalışmasında sınıflandırılma sonuçlarının ve diğer algoritmalarla karşılaştırılması amacıyla örnek olarak Kabakulak hastalığına ait veri setine MLP NN – ChOA uygulanmıştır. Kabakulak hastalığına ait veri setide kan testi sonucundan elde edilmektedir. Birleşik model ile elde edilen doğruluk değeri, MLP NN, Lojistik Regresyon (LR), Destek Vektör Makinesi (SVM), Rastgele Orman (RF) gibi diğer sınıflandırma amacıyla kullanılan algoritmalarla da karşılaştırılmıştır.
Sonuçlar, hazırlanan kullanıcı arayüzünde de görüldüğü gibi her ne kadar verisetine göre doğruluk oranı değişkenlik gösterebilse de MLP NN-ChOA algoritmasının çoğu durumda diğer kıyaslama algoritmalarına kıyasla karşılaştırılabilir bir iyi performans sağladığını göstermektedir.

Abstract:
In order for the diseases to be treated quickly and successfully, the diagnoses must be fast and accurate. The most recent progress in diseases and medical diagnoses is their classification using machine learning for diagnoses.
In order to use the diagnostic technique with machine learning, first of all, the data sets obtained from the experimental results must be classified correctly. In this thesis, a new algorithm (composite) is derived by combining two algorithms for the correct classification of diagnoses. It is expected that the proposed composite algorithm will eliminate the disadvantages of both Multilayer Perceptron Neural Network (MLP NN) and Chimpanzee Optimization Algorithm (ChOA) and make the classification of results more accurate and reliable. Although the algorithm proposed in this thesis is used to classify blood test results, it can also be used to classify other data sets similar to blood test data sets. In order to compare the classification results and other algorithms in the thesis study, MLP NN – ChOA was applied to the data set of Mumps disease as an example. The data set for mumps disease is obtained from the blood test result. The accuracy value obtained with the combined model was also compared with other algorithms used for classification purposes such as MLP NN, Logistic Regression (LR), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF).
The results show that although the accuracy rate may vary according to the dataset, as seen in the prepared user interface, the MLP NN-ChOA algorithm provides a comparable good performance compared to other benchmarking algorithms in most cases.