Research Information System
Thesis Type: Postgraduate
Institution Of The Thesis: Marmara University, Faculty of Technology, Mechatronic Engineering, Turkey
Approval Date: 2020
Thesis Language: Turkish
Student: Murat Alan
Principal Supervisor (For Co-Supervisor Theses): Mustafa Caner Aküner
Co-Supervisor: Alper Kepez
Abstract:
Günümüzde yapay zekâ her alanda gelişmektedir. Bu alanlardan birisi de
sağlık alanıdır. Teknolojik gelişmeler ile birlikte yapay zekâ, sağlık
alanında da kendine önemli bir yer edinmeye başlamıştır. Bu sayede
hastalıkların erken evrede tespit edilmesi ve tanı konulması hususunda
yapay zekâ uzman hekimlerin ve hastaların işlerini kolaylaştırmaktadır.
Kalp hastalıklarının erken tanısına yardımcı olabilmesi için bu
çalışmada yapay zekâ kullanılmıştır. Yapay zekâ birçok katmandan meydana
gelen yapay sinir ağlarından oluşur. Bu yapay sinir ağları aldığı
girdileri çıkışlara dönüştürerek, girdilerin sınıflarını tahmin
etmektedir. Bu çalışmada konvolüsyonel sinir ağları kullanılmıştır. Bu
yapay sinir ağları görüntü içerisindeki nesneleri sınıflandırmada
kullanılır.
Konvolüsyonel yapay sinir ağları, ilk önce sağlıklı ve hasta kalp
sesleri ile eğitilmiş ve bu eğitimin sonucu test edilmiştir. Yapılan
testler sonucunda eğitilen yapay zekânın sağlıklı ve hasta kalp
seslerini ayırt ettiği görülmüştür.