Yapay zeka tabanlı non-ınvazıv kan şekeri ölçümü
Artificial intelligence-based non-invasive blood glucose measurement
Yazar: GÖKHAN ADIGÜZEL
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÜMİT ŞENTÜRK ; PROF. DR. KEMAL POLAT
Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Kan şekeri seviyelerinin tahmini, diyabetin etkili yönetiminde kritik bir
görevdir. Çalışma, Fotopletismografi (PPG) sinyallerini kullanarak kan şekeri
seviyelerini tahmin etmek için CatBoost, XGBoost ve ekstra ağaç regresör gibi
makine öğrenimi modellerinin gücünden, SHAP değerleri ve karışıklık matrisi gibi
açıklanabilir yapay zeka teknikleriyle birlikte yararlanmaya odaklanıyor. Bu
araştırmada oluşturulan veri seti, PPG sinyallerinden glikoz tahmini için dikkatlice
seçilmiştir. Etik kurul onayı alınarak çalışma süresi boyunca Abant İzzet Baysal
Üniversitesi Dahiliye bölümüne diyabet şikâyeti için gelen 50 kişiden alınan
verilerden oluşmaktadır. Her bireyin bilgileri, laboratuvar glikoz ölçümlerini ve
yaklaşık bir dakikalık kaydedilen parmak PPG sinyallerini içerir. Test edilen çeşitli
makine öğrenimi modelleri arasında CatBoost, kan şekeri seviyelerini tahmin
etmede en iyi performansı gösteren model olarak ortaya çıktı. CatBoost modeli,
0.7191'lik etkileyici bir determinasyon katsayısı (R²) metriğine ve 25.21'lik
ortalama mutlak hataya (MAE) ulaşarak glikoz seviyesi tahminlerindeki
verimliliğini ve doğruluğunu ortaya koydu. Özellik önemi analizi, CatBoost ile
oluşturulan tahmin modelinde medyan fark ve basıklık gibi belirli özelliklerin
önemini vurgulayarak bunların kan şekeri seviyelerinin belirlenmesindeki önemli
rolünün altını çizdi. Açıklanabilir yapay zeka tekniklerinin dahil edilmesi, tahmine
dayalı modellerin yorumlanabilirliğini ve şeffaflığını arttırdı. SHAP değerlerini ve
karışıklık matrisini kullanarak çalışma, tahminleri etkileyen faktörlere ilişkin
değerli bilgiler sunarak modellerin karar verme sürecinin daha derinlemesine
anlaşılmasını kolaylaştırdı. Sonuç olarak bu araştırma, PPG sinyallerinden kan
şekeri seviyelerinin tahmin edilmesinde makine öğrenimine dayalı yaklaşımların
potansiyelini vurgulamaktadır. CatBoost gibi gelişmiş modellerden yararlanan ve
açıklanabilir yapay zeka yöntemlerini kullanan bu çalışma, doğru, invaziv olmayan
ve veriye dayalı tahmine dayalı metodolojiler yoluyla gelişmiş diyabet yönetiminin
yolunu açıyor.
ANAHTAR KELİMELER: Kan Şekeri Tahmini, Fotopletismografi, Makine
Öğrenmesi, SHAP, Açıklanabilir Yapay Zeka

Abstract:
Prediction of blood sugar levels is a critical task in the effective management of
diabetes. The study focuses on leveraging the power of machine learning models
such as CatBoost, the dataset created in this research was carefully selected for
glucose estimation from PPG signals. It consists of data obtained from 50 people
who came to Abant İzzet Baysal University Internal Medicine Department with
diabetes complaints during the study period, with ethics committee approval.
Information for each individual includes laboratory glucose measurements and
approximately one minute of recorded finger PPG signals. Among the various
machine learning models tested, CatBoost emerged as the best-performing model
for predicting blood sugar levels. The CatBoost model demonstrated its efficiency
and accuracy in glucose level predictions by achieving an impressive coefficient of
determination (R²) metric of 0.7191 and a mean absolute error (MAE) of 25.21.
Feature importance analysis highlighted the importance of certain features, such as
median difference and kurtosis, in the prediction model built with CatBoost,
underlining their important role in determining blood glucose levels. The inclusion
of explainable AI techniques increased the interpretability and transparency of
predictive models. Using SHAP values and the confusion matrix, the study
facilitated a deeper understanding of the models' decision-making process by
providing valuable insight into the factors influencing the predictions. In
conclusion, this research highlights the potential of machine learning-based
approaches in predicting blood glucose levels from PPG signals. Leveraging
advanced models such as CatBoost and employing explainable artificial
intelligence methods, this study paves the way for improved diabetes management
through accurate, non-invasive, and data-driven predictive methodologies.
KEYWORDS: Blood Sugar Prediction, Photoplethysmography, Machine
Learning, SHAP, XAI