AR VE ARMA METOTLARININ KULLANIMI İLE TEŞHİS SİSTEMLERİ İÇİN ÖZNİTELİK ÇIKARMA: OFTALMİK ATARDAMAR DOPPLER İŞARETLERİNİN DURUM ANALİZİ
AR VE ARMA METOTLARININ KULLANIMI İLE TEŞHİS SİSTEMLERİ İÇİN ÖZNİTELİK ÇIKARMA: OFTALMİK ATARDAMAR DOPPLER İŞARETLERİNİN DURUM ANALİZİ
Yazar: Übeyli, Elif; Güler, İnan
Dergi: Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Vol. 19 No. 4, 2013
Anahtar kelimeler: AR metodu, ARMA metodu, öznitelik çıkarma, Doppler güç yoğunluk spektrumu, sınıflama doğruluğu, oftalmik atardamar

Teşhis sistemleri için özbağlaşımlı (autoregressive - AR) ve özbağlaşımlı yürüyen ortalamalı (autoregressive moving average - ARMA) metotların kullanımı ile işaretlerden öznitelik çıkarılmakta ve işaretlerin güç seviyesi-frekans dağılımları istatistiksel özellikler ile gösterilmektedir. Bu çalışmada, farklı kişilerden alınan oftalmik atardamar Doppler işaretlerinin spektral analizi AR ve ARMA metotları ile gerçekleştirilmiş ve işaret hakkında önemli bilgi içeren Doppler güç yoğunluk spektrum değerleri işareti temsil eden öznitelik vektörleri olarak ele alınmıştır. Öznitelik vektörlerinin boyutlarının azaltılabilmesi için Doppler güç yoğunluk spektrum değerleri üzerinde istatistiksel işlemler yapılmış ve sınıflama işleminde kullanılan çok katmanlı perseptron sinir ağlarının giriş öznitelik vektörleri seçilmiştir. Farklı algoritmalar ile eğitilen çok katmanlı perseptron sinir ağlarının performansları incelenerek AR ve ARMA metotlarının Doppler işaretlerinin analizindeki başarısı tespit edilmiştir. Gerçekleştirilen ağların toplam sınıflama doğrulukları, Levenberg-Marquardt algoritması ile eğitilen ve ARMA Doppler güç yoğunluk spektrum değerlerinden çıkarılan öznitelik vektörlerinin giriş olarak kullanıldığı çok katmanlı perseptron sinir ağının oftalmik atardamar Doppler işaretlerinin sınıflandırılmasında kullanılabileceğini göstermiştir.

Teşhis sistemleri için özbağlaşımlı (autoregressive - AR) ve özbağlaşımlı yürüyen ortalamalı (autoregressive moving average - ARMA) metotların kullanımı ile işaretlerden öznitelik çıkarılmakta ve işaretlerin güç seviyesi-frekans dağılımları istatistiksel özellikler ile gösterilmektedir. Bu çalışmada, farklı kişilerden alınan oftalmik atardamar Doppler işaretlerinin spektral analizi AR ve ARMA metotları ile gerçekleştirilmiş ve işaret hakkında önemli bilgi içeren Doppler güç yoğunluk spektrum değerleri işareti temsil eden öznitelik vektörleri olarak ele alınmıştır. Öznitelik vektörlerinin boyutlarının azaltılabilmesi için Doppler güç yoğunluk spektrum değerleri üzerinde istatistiksel işlemler yapılmış ve sınıflama işleminde kullanılan çok katmanlı perseptron sinir ağlarının giriş öznitelik vektörleri seçilmiştir. Farklı algoritmalar ile eğitilen çok katmanlı perseptron sinir ağlarının performansları incelenerek AR ve ARMA metotlarının Doppler işaretlerinin analizindeki başarısı tespit edilmiştir. Gerçekleştirilen ağların toplam sınıflama doğrulukları, Levenberg-Marquardt algoritması ile eğitilen ve ARMA Doppler güç yoğunluk spektrum değerlerinden çıkarılan öznitelik vektörlerinin giriş olarak kullanıldığı çok katmanlı perseptron sinir ağının oftalmik atardamar Doppler işaretlerinin sınıflandırılmasında kullanılabileceğini göstermiştir.