Hem motor hem de
motor dışı semptomlarda hayati ve kalıcı hasara neden olan Parkinson
hastalığının erken teşhisi, hasta durumunun daha da kötüleşmesini önlemek için
çok önemlidir. Bu çalışmada, UCI deposundan alınan Parkinson Hastalığı verileri
derin öğrenme mimarisi kullanılarak sınıflandırılmıştır. Çalışmadaki derin
öğrenme mimarisi, Python Keras
tarafından oluşturulan ileri beslemeli bir sinir ağıdır (FFNN).
Çalışmadaki mimari, bir girdi katmanı, iki gizli katman ve softmax fonksiyonunu
ReLu (Rectified Linear Units) ile bir çıkış katmanı olarak oluşturulmaktadır.
Derin öğrenme mimarisi, PD veri seti iki sınıfa sahip olduğundan dolayı, ikili
veri sınıflandırma problemini çözer. PD veri setini sınıflandırmak için test ve
eğitim verisi farklı oranlarda bölünerek birçok test yapıldı. PD veri seti
sınıflandırması, % 20'sinde test ve kalan veri eğitim verisi olmak üzere, derin
öğrenme algoritması kullanılarak % 100 doğrulukta başarılı oldu.
İkili sınıflandırma derin öğrenme ileri beslemeli sinir ağı parkinson tanısı tıp tanısı
Early diagnosis of Parkinson's disease, which causes
vital and permanent damage to both motor and non-motor symptoms, is very
important to prevent further deterioration of the patient condition. In the
present study, Parkinson's Disease data set from UCI repository is classified
using deep learning architecture. The deep learning architecture in the study
is a feed-forward neural network (FFNN) which is builded by Keras of Python.
The architecture in the study composes of an input layer, two hidden layers and
softmax function with ReLu (Rectified Linear Units) as an output layer. The
deep learning architecture solves binary classification problem since PD data
set has two classes. In order to classify the PD data set, many tests were
performed by splitting the test and train data in different ratios. The PD data
set classification was succeeded with 100% accuracy using deep learning
algorithm splitting in %20 of the data as the test and the remaining as train
data in epoch 30.
Binary classification deep learning (DL) feed-forward neural network (FFNN) medical diagnosis parkinson disease (PD)
Birincil Dil | İngilizce |
---|---|
Konular | Bilgisayar Yazılımı |
Bölüm | Araştırma Makalesi |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 29 Kasım 2019 |
Gönderilme Tarihi | 22 Temmuz 2019 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2019Cilt: 22 - Özel Sayı |