Yapay sinir ağları kullanılarak kalp hastalığının öngörülmesi
Prediction of hearth disease using artificial neural networks
Yazar: AYŞE ARI
Danışman: DOÇ. DR. MURAT ERŞEN BERBERLER
Dokuz Eylül Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Kalp hastalığı, günümüz sağlık sorunlarının başında gelmektedir. Hastalığın tedavisinde erken teşhisin önemi oldukça büyüktür. Yapay sinir ağları (YSA), birçok alanda olduğu gibi hastalık teşhisinde de kullanılan yapay zeka yöntemlerinden biridir. Bu çalışmada, kalp hastalığının teşhisi için YSA modeli önerilmiştir. En doğru teşhisi yapabilecek bir ağ geliştirmek için, ağın topolojisinin iyi seçilmesi gerekmektedir. Çalışmada ağın topolojisinin belirlenmesi için ağ mimarisi ve parametrelerin sürekli olarak değiştirilip, ağın eğitilip test edildiği program MATLAB dilinde yazılmıştır. Programdan elde edilen değerler üzerine yoğunlaşılıp en iyi doğruluk oranını verecek mimari yapısı ve parametreleri denenmiştir. Çalışmada, ayrıca tahmin ve sınıflandırma problemleri için YSA modelinin kullanıcının belirlediği parametrelerde eğitilip test edildiği esnek bir yazılım C#.NET programlama dilinde geliştirilmiştir. Yazılımda eğitilen ağın ağırlık değerleri saklanmakta ve bir sonraki eğitim başlangıç ağırlıkları, öğrendiği ağırlıklar kullanarak gerçekleştirildiğinde başarımın arttırıldığı gözlemlenmiştir. Ayrıca yazılım, eğitim esnasında öğrenme oranı ve momentum değerinin bozunum işlemine tabi tutulmasına olanak sağlamaktadır. Kalp hastalığı için belirlenen en uygun ağ topolojisi için, öğrenme oranına bozunum işlemi uygulanarak eğitilip test edildiğinde doğruluk oranının arttığı gözlemlenmiştir.

Abstract:
Heart disease is one of the leading daily health problems. Early diagnosis is great importance in the treatment of the disease. Artificial neural networks (ANN) is one of the artificial intelligence methods used in the disease diagnosis as in many areas. In this study, the ANN model is proposed for the diagnosis of heart disease. To develop a network that can make the most accurate diagnosis, the topology of the network should be chosen well. To determine the topology of the network in this study, the program in which the network architecture and parameters are continuously changed and the network is trained and tested, is written in MATLAB. The values ​​obtained from the program have been focused on and the architectural structure and parameters that will give the best accuracy rate have been tried. In this study, also flexible software is developed in C#.NET programming language, where the ANN model for prediction and classification problems is trained and tested in user-defined parameters. The weight values ​​of the  network trained in software are stored, and it has been observed that performance is increased when the next training initial weights are performed using the weights learned. Also, the software allows the decay process for the learning rate and momentum value during training. For optimal network topology determined for heart disease, it has been observed that the accuracy rate increases when it is trained and tested by applying decay to the learning rate.