Çeşitli çekirdek fonksiyonları ile oluşturulan destek vektör makinesi modellerinin performanslarının incelenmesi: Bir klinik uygulama
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: İnönü Üniversitesi, Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2017
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: EMEK GÜLDOĞAN
Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): CEMİL ÇOLAK
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Çeşitli Çekirdek Fonksiyonları ile Oluşturulan Destek Vektör Makinesi Modellerinin Performanslarının İncelenmesi: Bir Klinik Uygulama Amaç: Bu araştırmanın birincil amacı; çeşitli çekirdek fonksiyonları ile oluşturulan destek vektör makinesi modellerinin, akut koroner sendromlu hastalarda diabetes mellitus'u sınıflandırma performanslarının incelenmesi ve karşılaştırılmasıdır. Bu araştırmanın ikincil amacı ise, destek vektör makinesi modeli oluşturulurken kullanılan çeşitli çekirdek fonksiyonlarının parametrelerinin optimize edilerek en iyi sınıflandırma performansını elde etmeye çalışmaktır. Materyal ve Metot: Bu çalışmada incelenen veriler, İnönü Üniversitesi Turgut Özal Tıp Merkezi Kardiyoloji Anabilim Dalı için geliştirilen veritabanından geriye yönelik (retrospektif) olarak seçilmiştir. Çalışmadaki söz konusu veriler akut koroner sendromlu hastalarda tip 2 diabetes mellitus ile değişik demografik ve klinik değişkenleri içermektedir. Akut koroner sendromlu hastalarda tip 2 diabetes mellitus'un sınıflandırılması için Destek Vektör Makinesi modelleri kullanılmıştır. İlgili modeller, ANOVA radyal tabanlı fonksiyon, bessel, doğrusal, Gaussian radyal tabanlı fonksiyon, laplace, polinomiyal ve sigmoid çekirdekleri ile oluşturulmuştur. Bulgular: Laplace çekirdek fonksiyonu ile oluşturulan en iyi sınıflama performansına sahip destek vektör makinesi modeline ilişkin doğruluk, ROC eğrisi altında kalan alan, duyarlılık ve özgüllük [seçicilik] ölçütleri ile % 95 güven aralığı değerleri sırasıyla; 0.9804 (0.9716 - 0.987), 0.9332 (0.9096 - 0.9567), 0.9999 (0.9791 – 1.000) ve 0.9776 (0.9675 – 0.9852) olarak elde edilmiştir. Sonuç: İncelenen değişik çekirdek fonksiyonları ile oluşturulan modeller arasında söz konusu performans ölçütleri dikkate alındığında, en iyi sınıflama performansı laplace Destek Vektör Makinesi modelinden elde edilmiştir. İlerleyen çalışmalarda, farklı klinik verilerde değişik çekirdek fonksiyonlu Destek Vektör Makinesi modelleri ile diğer makine öğrenmesi ya da veri madenciliği algoritmalarının kullanılması hastalıkların sınıflandırma başarısını artırabilecektir. Anahtar Kelimeler: Destek vektör makinesi, çekirdek fonksiyonları, akut koroner sendromu, Tip II diabetes mellitus.