Derin öğrenme ile biyosinyal sınıflandırma ve hastalık tahmini


Creative Commons License

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Marmara Üniversitesi, Teknoloji Fakültesi, Mekatronik Mühendisliği Bölümü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2020

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: Murat Alan

Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Mustafa Caner Aküner

Eş Danışman: Alper Kepez

Özet:

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.