Kardiyovasküler Hastalıkların Derin Öğrenme Algoritmaları İle Tanısı
Kardiyovasküler hastalıklar dünyada en ölümcül hastalıkların başında gelmektedir. Riski azaltmada erken teşhis oldukça önemlidir. Bu çalışmada Yapay Zekâ (YZ) algoritmaları kullanılarak Kardiyovasküler hastalıkların erken teşhisindeki etkisi araştırılmaktadır. Çalışmada derin öğrenme algoritmalarınd...
Saved in:
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Gazi University
2024-12-01
|
| Series: | Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://dergipark.org.tr/tr/pub/gujsc/issue/89546/1506335 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Summary: | Kardiyovasküler hastalıklar dünyada en ölümcül hastalıkların başında gelmektedir. Riski azaltmada erken teşhis oldukça önemlidir. Bu çalışmada Yapay Zekâ (YZ) algoritmaları kullanılarak Kardiyovasküler hastalıkların erken teşhisindeki etkisi araştırılmaktadır. Çalışmada derin öğrenme algoritmalarından ANN, CNN ve LSTM algoritmaları kullanılarak, Kardiyovasküler Hastalıkların teşhis edilmesi ve açıklanabilir YZ ile sınıflandırmanın daha şeffaf olarak sunulması amaçlanmıştır. Yapılan çalışmada bu üç yöntemin de benzer sonuçlar verdiği ve açıklanabilir YZ ile de neden hasta veya hasta olmadığına ilişkin bilgiler ortaya konulmuştur. Kullanılan üç YZ modelinde benzer sonuçlar elde edilmiştir. CNN modeli %73,5 en yüksek doğruluk oranı bulunmuştur. Bu bulgular, YZ modellerinin Hastalık teşhislerinde etkin bir araç olarak kullanılabileceğini ve Açıklanabilir YZ ile de daha şeffaf sonuçlar oluşturarak erken tanı ile tedavi süreçlerine katkı sağlayabileceğini ortaya koymaktadır. |
|---|---|
| ISSN: | 2147-9526 |