Yenidoğan kuzularda bilgisayar destekli tanı
| Autor: | Erhan Gökçe, Oya Kalıpsız, Pınar Cihan |
|---|---|
| Jazyk: | English<br />Turkish |
| Rok vydání: | 2020 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Pamukkale University Journal of Engineering Sciences, Vol 26, Iss 2, Pp 385-391 (2020) |
| Druh dokumentu: | article |
| ISSN: | 1300-7009 2147-5881 |
| Popis: | Ülkemizde küçükbaş hayvan sayısı her geçen gün çeşitli sebeplerden dolayı azalmaktadır. Küçükbaş hayvan sayısının azalmasına paralel olarak, hayvansal üretimde de önemli azalmalar görülmektedir. Küçükbaş hayvan sayısının azalmasını önlemenin bir yolu da hastalıklarla ilgili tahmin ve analizlerin başarılı bir şekilde yapılabilmesidir. Makine öğrenmesi ile yapılan bilgisayar destekli tanı çalışmaları sayesinde, sağlık hizmetlerinin kalitesi artarken sağlık sektöründeki maliyetler azalmaktadır. Bu çalışmanın amacı makine öğrenmesi yöntemleri ile kuzularda erken hastalık teşhisi yapmaktır. Bunun için çalışmada karar ağaçları, saf bayes, k-en yakın komşu, yapay sinir ağları ve rassal orman yöntemleri kullanılmıştır. Bu sınıflandırma yöntemlerinin performansları doğruluk, dengeli doğruluk, seçicilik, duyarlılık, F-ölçütü, kappa ve ROC eğrisi altında kalan alan (AUC) ölçütleri ile analiz edilmiştir. Çalışma sonucunda bilgisayar destekli tanı için Saf bayes yöntemi diğer yöntemlerden daha başarılı sonuçlar üretmiştir. Basit ve uygulaması kolay olan Saf bayes yöntemin diğer karmaşık yöntemlerden daha başarılı sonuçlar elde etmesi oldukça önemlidir. |
| Databáze: | Directory of Open Access Journals |
| Externí odkaz: |
|