Yapay sinir ağlarıyla insan vücudunun karbonhidrat ve yağ kullanımının modellenmesi
Human body carbohydrate and fat modeling by using artificial neural networks
Yazar: ERKAN TİYEKLİ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MERT DEMİRCİOĞLU ; DOÇ. DR. KEREM TUNCAY ÖZGÜNEN
Çukurova Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2020
Konu: Fizyoloji = Physiology ; İstatistik = Statistics ; İşletme = Business Administration
Dizin: Egzersiz = Exercise ; Egzersiz testi = Exercise test ; Hücresel yapay sinir ağları = Cellular artificial neural networks ; Karbonhidratlar = Carbohydrates ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yağ oksitlenmesi = Fat oxidation ; İnsan bedeni = Human body

Özet:
Bu çalışmada yapay sinir ağları kullanılarak kardiyo pulmoner egzersiz testleri (KPET) verileri, 6 dakika yürüme testi verileri ve antropometrik veriler modellenmiştir. Çalışmaya 20-30 yaş arasındaki 44 sedanter erkek birey katılmıştır. Katılımcılara 4 adet egzersiz testi uygulanmış ve bireylerin antropometrik ölçümleri yapılmıştır. Bu ölçümler maksimal kardiyopulmoner egzersiz testi,  en yüksek yağ oksidasyon hızı aralığı tespiti testi (yağmaks), 40 dk yürüme ve 6 dakika yürüme testi olmak üzere 4 farklı egzersiz testinden oluşmuştur. Yapılan yapay sinir ağları (YSA) modellerinde, uygulanabilmesi için ciddi bir fiziksel alt yapıya, gelişmiş laboratuvar donanımına ve eğitimli personele gereksinim duyulan KPET sonuç parametreleri başarılı bir şekilde nispeten uygulanması daha kolay 6 dakika yürüme testi ve antropometrik ölçüm verilerinden tahmin edilmesi amaçlanmıştır.  Yapılan YSA modellerinde eğitim, doğrulama ve test kümelerine ilişkin tahmin değerleri ile gerçek değerler arasındaki uyum 0,98 ve üzeri bulunmuştur.  Elde edilen sonuçlarda KPET Yağmaks testi ve KPET 40 dakika yürüme testi verilerinden elde edilen CHO ve Fat (kkal/day) parametreleri başarıyla tahmin edilmiştir. KPET'lerinin yapılamadığı durumlarda, modellenmiş YSA'lar ile birinci basamak sağlık hizmeti seviyesinde kullanılabilecek daha basit ve ekonomik alternatiflerden olan 6 dakika yürüme testi ve antropometrik ölçümlerin kullanılabileceği ortaya konulmuştur.

Abstract:
In this study, cardio pulmonary exercise tests (CPET) data, 6-minute walk test data and anthropometric data were modeled using artificial neural networks. 44 sedentary male individuals ages ranging from 20 to 30 were participated in the study. Following anthropometric measurements all Participants were applied to 4 different exercise tests which including maximal cardiopulmonary exercise test, highest fat oxidation rate detection test (Fatmax), 40 minutes walking and 6 minutes walking test. In artificial neural network models, it is aimed to estimate the data of CPET, by using more simpler and easily applied 6 minutes walk test and anthropometric measurement data which required serious physical infrastructure, advanced laboratory equipment and trained personnel in the past. In the ANN models, the correlation between the predicted values of the training, verification and test sets and the actual values was found to be 0.98 and above. 40 minutes walking test data parameters including CHO and Fat (kkal / day) were successfully estimated in the results as well as by using parameters from CPET Fatmaks test and CPET 40 minutes walking test data. In cases where CPET are not available, 6-minute walk test and anthropometric measurements, which are one of the simpler and more economical alternatives that can be used at the primary health care level, are modeled.