Kardiotokogram verisinden fetal iyilik halinin belirlenmesi için bir karar destek sistemi

Simple item page
dc.contributor.buuauthorYılmaz, Ersen
dc.contributor.departmentUludağ Üniversitesi/Mühendislik Fakültesi/Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü.tr_TR
dc.date.accessioned2020-08-13T06:59:15Z
dc.date.available2020-08-13T06:59:15Z
dc.date.issued2016-11-27
dc.description.abstractBu çalışmada kardiotogram verisinden fetal iyilik halinin belirlenmesi için bir karar destek sistemi önerilmiştir. Sistem En Küçük Kareler Destek Vektör Makineleri ve Temel Bileşen Analizi üzerinde temellendirilmiştir. Temel Bileşen Analizi yöntemi ile kardiotokogram veri kümesinin boyutu indirgenmiştir. Özellik boyutu indirgenen veri kümesi üzerinde En Küçük Kareler Destek Vektör Makineleri kullanılarak sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Önerilen karar destek sisteminin başarımı UCI Makine Öğrenmesi Ambarlarından alınan kardiotokogram veri kümesi üzerinde 10-katlı Çapraz Doğrulama tekniği kullanılarak incelenmiştir. Deneysel sonuçlar önerilen sistemin %98,74 sınıflandırma doğruluğuna, %98,86 duyarlılık oranına ve %98,73 özgüllük oran ına sahip olduğunu göstermiştir.tr_TR
dc.description.abstractIn this study, we propose a decision support system for assessment of fetal well-being from cardiotocogram data. The system is based on Principal Component Analysis and Least Squares Support Vector Machines. Principal Component Analysis is used for feature reduction of the cardiotocogram data set. Classification of the data set with reduced features is made by using Least Squares Support Vector Machines. Performance analysis of the proposed system is examined on the cardiotocogram data set availabe on UCI Machine Learning Repository by using 10-fold Cross Validation procedure. Experimetal results show that the proposed system has 98.74% classification accuracy, 98.86% sensitivity and 98.73% specificity rates.en_US
dc.identifier.citationYılmaz, E. (2016). "Kardiotokogram verisinden fetal iyilik halinin belirlenmesi için bir karar destek sistemi". Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 21(2), 331-340.tr_TR
dc.identifier.endpage340tr_TR
dc.identifier.issn2148-4147
dc.identifier.issn2148-4155
dc.identifier.issue2tr_TR
dc.identifier.startpage331tr_TR
dc.identifier.urihttps://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/263325
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11452/12178
dc.identifier.volume21tr_TR
dc.language.isotrtr_TR
dc.publisherUludağ Üniversitesitr_TR
dc.relation.journalUludağ Üniversitesi Mühendislik Dergisi / Uludağ University Journal of The Faculty of Engineeringtr_TR
dc.relation.publicationcategoryMakale - Uluslararası Hakemli Dergitr_TR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectKardiotokogramtr_TR
dc.subjectKarar destek sistemitr_TR
dc.subjectDestek vektör makineleritr_TR
dc.subjectTemel bileşen analizitr_TR
dc.subjectFetal iyilik halitr_TR
dc.subjectCardiotocogramen_US
dc.subjectDecision support systemen_US
dc.subjectSupport vector machinesen_US
dc.subjectPrincipal component analysisen_US
dc.subjectFetal well-beingen_US
dc.titleKardiotokogram verisinden fetal iyilik halinin belirlenmesi için bir karar destek sistemitr_TR
dc.title.alternativeA decision support system for determination of fetal well-being from cardiotocogram dataen_US
dc.typeArticleen_US

Files

Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
21_2_26.pdf
Size:
951.33 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download

Collections

2016 Cilt 21 Sayı 2