Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, -, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: MEHMET KEREM ÖZEZEN
Danışman: Selim Acar
Özet:
Sağlık alanında yüzyıllardır hekimlerin başvurdukları koku ile teşhis yöntemi, son yıllarda
mühendislik alanında oldukça ilgi odağı hâline gelmiş ve biyolojik olarak hayvanların koku
alma sistemlerinden ilham alan elektronik burunlar geliştirilmiştir. Literatürde, başlıca
sağlık, gıda sektörü, sanayi ve askeri çalışmalar başta olmak üzere çok çeşitli alanlar için
elektronik burunlar önerilmiştir. Bununla birlikte, insan nefesindeki organik uçucuların
analizi öncü çalışmalar olmaya devam etmektedir. Bu çalışmada, insan nefesindeki
konsantrasyon miktarları, alkole bağlı olmayan yağlı karaciğer hastalığı ve karaciğer sirozu
ile ilişkilendirilmiş, 𝐶3𝐻6𝑂 (aseton), 𝐶4𝐻8𝑂 (2-bütanon) ve 𝐶2𝐻6𝑆 (dimetil sülfit) analitleri,
kuvarz kristal mikrobalans sensörleri ile tespit edilmeye çalışılmıştır. Sensörlerin zamana
bağlı frekans değişimlerini matematiksel olarak modelleyen makine öğrenmesi algoritmaları
için veri setleri oluşturulmuş ve çeşitli algoritmaların performansları test edilmiştir.
Sonuçlarına göre en yüksek doğruluk oranına sahip Lojistik Regresyon, XGBoost, Destek
Vektör Makineleri ve Rastgele Orman algoritmaları ile bir topluluk modeli (ensemble
model) kurulmuş ve bu model ile, 𝐶3𝐻6𝑂 için AUC:0.97, F1 Skoru: 0.87, 𝐶4𝐻8𝑂 için
AUC:0.97, F1 Skoru: 0.89, 𝐶2𝐻6𝑆 İçin ise AUC:0.99, F1 Skoru:0.91 başarısı elde edilmiştir.
Bu çalışmada, analitlerin ppm değerleri, sınıflandırma sonuçlarına göre sırasıyla RMSE:
2.396874, 2.853136 ve 2.775164 hata oranlarına sahip bir regresyon işlemi ile
hesaplanmıştır.
| E-Burun, QCM Sensörü, Makine öğrenmesi, NAFLD, Siroz |