| dc.creator |
ÇİFCİ, Ahmet |
|
| dc.creator |
İLKUÇAR, Muhammer |
|
| dc.creator |
BOZKURT, Mehmet Recep |
|
| dc.creator |
UYAROĞLU, Yılmaz |
|
| dc.date |
2014-06-01T00:00:00Z |
|
| dc.date.accessioned |
2019-04-09T07:10:00Z |
|
| dc.date.available |
2019-04-09T07:10:00Z |
|
| dc.identifier |
http://dergipark.gov.tr/makufebed/issue/19419/206531 |
|
| dc.identifier |
|
|
| dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/11672/1638 |
|
| dc.description |
Son yıllarda özellikle bilgisayar teknolojisindeki gelişmeler, mühendislik, astronomi, işletme, ekonomi, finansman, tıp, vb. gibi pek çok disiplinde kendine uygulama alanı bulmuştur. Tıp alanında tıbbi cihazlarda bilgisayar teknolojilerinin kullanılmasıyla, daha hassas, daha hızlı, insandan kaynaklanan hataları minimize eden cihazlar geliştirilmektedir. Bilgisayar teknolojisine paralel olarak problem çözme yöntemleri de geliştirilmiş ve farklı yöntemler bulunmuştur. Bu yöntemlerin tıp alanında uygulanması hekimlerin daha kolay ve daha hızlı teşhis koymasına yardımcı olmaktadır. Bu çalışmada, 140 hastaya ait 33 nitelikten oluşan deri doku örnekleri Yapay Sinir Ağları geri yayılımlı öğrenme algoritması yardımıyla sınıflandırılmıştır. Problemin çözümü için MATLAB Neural Network Toolbox kullanılarak hastaların sınıflandırma başarısı irdelenmiştir. |
|
| dc.description |
Son yıllarda özellikle bilgisayar teknolojisindeki gelişmeler, mühendislik, astronomi, işletme, ekonomi, finansman, tıp, vb. gibi pek çok disiplinde kendine uygulama alanı bulmuştur. Tıp alanında tıbbi cihazlarda bilgisayar teknolojilerinin kullanılmasıyla, daha hassas, daha hızlı, insandan kaynaklanan hataları minimize eden cihazlar geliştirilmektedir. Bilgisayar teknolojisine paralel olarak problem çözme yöntemleri de geliştirilmiş ve farklı yöntemler bulunmuştur. Bu yöntemlerin tıp alanında uygulanması hekimlerin daha kolay ve daha hızlı teşhis koymasına yardımcı olmaktadır. Bu çalışmada, 140 hastaya ait 33 nitelikten oluşan deri doku örnekleri Yapay Sinir Ağları geri yayılımlı öğrenme algoritması yardımıyla sınıflandırılmıştır. Problemin çözümü için MATLAB Neural Network Toolbox kullanılarak hastaların sınıflandırma başarısı irdelenmiştir. |
|
| dc.format |
application/pdf |
|
| dc.language |
tr |
|
| dc.publisher |
Mehmet Akif Ersoy University |
|
| dc.publisher |
Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi |
|
| dc.relation |
http://dergipark.gov.tr/download/article-file/181609 |
|
| dc.source |
Volume: 5, Issue: 1
30-36 |
|
| dc.source |
1309-2243 |
|
| dc.subject |
Yapay sinir ağları, liken planus hastalığı, sedef hastalığı, MATLAB |
|
| dc.subject |
Yapay sinir ağları, liken planus hastalığı, sedef hastalığı, MATLAB |
|
| dc.title |
Classification of Lichen planus and Psoriasis skin diseases using multi-layer artificial neural network |
|
| dc.title |
Liken planus ve Sedef Deri Hastalıklarının Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağı Kullanılarak Sınıflandırılması |
|
| dc.type |
info:eu-repo/semantics/article |
|