Yazar "Akbulut, Harun" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 2 / 2
  • Küçük Resim
    Öğe
    Prediction of coronary angiography requirement of patients with Fuzzy Logic and Learning Vector Quantization
    (Ieee, 2013) Akbulut, Harun; Barisci, Necaattin; Arinc, Huseyin; Topal, Taner; Luy, Murat
    In this study, prediction of coronary angiography (CA) requirement of patients is presented using Fuzzy Logic (FL) and Learning Vector Quantization (LVQ). Data sets of patients are received from 200 patients, half of whom undergo CA, the other half doesn't undergo CA, the numbers of both men and women patients are selected equal. Input data sets and output data sets are determined and tested for FL. The correct classification rate of FL is measured 86% for prediction of CA requirement of patients. Training data sets and testing data sets are determined and tested for LVQ. The correct classification rate of LVQ is measured 88% for prediction of CA requirement of patients. These results show that LVQ is more effective than FL at prediction of CA requirement of patients.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Yapay zekâ teknikleri ile hastaların koroner anjiyografi gerekliliğinin tahmini
    (Kırıkkale Üniversitesi, 2013) Akbulut, Harun; Barışçı, Necaattin
    Bu çalışmada, hastaların Koroner Anjiyografi (KA) gerekliliğinin tahmini için, Bulanık Mantık (BM), Çok Katmanlı Algılayıcı Sinir Ağı (ÇKA Sinir Ağı) ve Genetik Çok Katmanlı Algılayıcı Sinir Ağı (GÇKA Sinir Ağı) teknikleri kullanılmıştır. Bunun için 200 hastadan veri alınmıştır. Bu hastaların yarısı KA geçirmiş olup diğer yarısı ise KA geçirmemiş hastalardır. Hasta verilerinde kadın-erkek cinsiyetleri eş dağılımlı olarak seçilmiştir. BM sistemi için girişler ve çıkışlar belirlenmiş olup sistem test edilmiştir. BM sisteminin, hastaların KA gerekliliğinin tahmini için %86 oranında doğru karar verdiği gözlemlenmiştir. ÇKA Sinir Ağı ve GÇKA Sinir Ağı için eğitim ve test veri setleri belirlenmiştir. Daha sonra her iki sistem için test edilmiştir. Hastaların KA gerekliliğinin tahmini için, ÇKA Sinir Ağı sisteminin %90 oranında GÇKA Sinir Ağının ise %92 oranında doğru karar verdiği gözlemlenmiştir. Bu sonuçlar hastaların KA gerekliliğinin tahmininde, GÇKA sinir ağının BM ve ÇKA sinir ağına göre daha etkili olduğunu göstermiştir. Anahtar kelimeler: Bulanık Mantık (BM), Çok Katmanlı Algılayıcı Sinir Ağları (ÇKA Sinir Ağları), Genetik Çok Katmanlı Algılayıcı Sinir Ağları (GÇKA Sinir Ağları), Koroner Anjiyografi (KA).