LSTM tabanlı Derin Sinir Ağı ile Ayak Taban Basınç Verilerinden VKİ Durumlarının Sınıflandırılması
LSTM tabanlı Derin Sinir Ağı ile Ayak Taban Basınç Verilerinden VKİ Durumlarının Sınıflandırılması
Yazar: Süzen, Ahmet Ali; Yıldız, Ziya; Yılmaz, Tuğrul
Dergi: Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Vol. 8 No. 4, 2019
Anahtar kelimeler: Baropodometre,Derin Sinir Ağı,LSTM,Sınıflandırma,VKİ

Obezite vücut yağ miktarınınartması ile çeşitli sorunlara yol açan ve tedavi edilebilen bir hastalıktır.Artan vücut ağırlığı, kas iskelet sistemi üzerinde bozukluklara yolaçabilmektedir. Ayak, vücut ağırlığının yere aktarılmasında görevli biryapıdır. Obezitenin ayağın anatomik yapısını, taban temas yüzey alanını vebasınç değişimlerini etkilendiği görülmüştür.Bu çalışmada Long Short-TermMemory (LSTM) tabanlı derin sinir ağı (DSA) ile bireylerin ölçülen ayak tabanıbasınç değerleri ile vücut kitle indeksi (VKİ) durumları sınıflandıran birmodel geliştirilmiştir. Öncelikle bireyin ayaktabanı ait 12 farklı bölgeye ait basınç değerleri baropodometre ileölçülmüştür. Ölçüm sonucunda sinir ağının veri setinde kullanılacak 13 farklıgiriş parametresi elde edilmiştir. Bunun yanında her bireyin VKİ verisihesaplanarak, bu verilere ait 4 gruptan birine yerleştirilmiştir. Böyleliklemodelin öğrenmesi için gerekli veriseti oluşturulmuştur. Derin sinir ağındaveriseti %80 eğitim %20 test olarak bölümlenmiştir. Ağın hiper parametrelerinbelirlenmesinden sonra eğitim ve test işlemleri gerçekleştirilmiştir. Eğitilenmodelin test sonucunda %93.2 doğruluk elde edilmiştir.Sonuç olarak önerilen sınıflandırma modeli ile bireyin VKİ’sine görebelirlenmiş obezite durumunu, ayak basınç verilerinin sınıflandırılması iledoğrulanmış olmaktadır. Ayrıca LSTM tabanlı derin sinir ağlarının,sınıflandırma işlemlerinde yüksek başarı performansı verdiği gözlemlenmiştir.

Obezite vücut yağ miktarınınartması ile çeşitli sorunlara yol açan ve tedavi edilebilen bir hastalıktır.Artan vücut ağırlığı, kas iskelet sistemi üzerinde bozukluklara yolaçabilmektedir. Ayak, vücut ağırlığının yere aktarılmasında görevli biryapıdır. Obezitenin ayağın anatomik yapısını, taban temas yüzey alanını vebasınç değişimlerini etkilendiği görülmüştür.Bu çalışmada Long Short-TermMemory (LSTM) tabanlı derin sinir ağı (DSA) ile bireylerin ölçülen ayak tabanıbasınç değerleri ile vücut kitle indeksi (VKİ) durumları sınıflandıran birmodel geliştirilmiştir. Öncelikle bireyin ayaktabanı ait 12 farklı bölgeye ait basınç değerleri baropodometre ileölçülmüştür. Ölçüm sonucunda sinir ağının veri setinde kullanılacak 13 farklıgiriş parametresi elde edilmiştir. Bunun yanında her bireyin VKİ verisihesaplanarak, bu verilere ait 4 gruptan birine yerleştirilmiştir. Böyleliklemodelin öğrenmesi için gerekli veriseti oluşturulmuştur. Derin sinir ağındaveriseti %80 eğitim %20 test olarak bölümlenmiştir. Ağın hiper parametrelerinbelirlenmesinden sonra eğitim ve test işlemleri gerçekleştirilmiştir. Eğitilenmodelin test sonucunda %93.2 doğruluk elde edilmiştir.Sonuç olarak önerilen sınıflandırma modeli ile bireyin VKİ’sine görebelirlenmiş obezite durumunu, ayak basınç verilerinin sınıflandırılması iledoğrulanmış olmaktadır. Ayrıca LSTM tabanlı derin sinir ağlarının,sınıflandırma işlemlerinde yüksek başarı performansı verdiği gözlemlenmiştir.