LDL kolesterolün yapay sinir ağları ile tahmini

Yapay sinir ağları (YSA), farklı disiplinlerdeki karmaşık problemlerin çözümlenmesinde kabul gören ve uygulamalarda sıklıkla yer alan modelleme araçları haline gelmiştir. Farklı YSA yapıları, tıp alanında karar destek sistemlerinin gelişmesinde kullanılmakta olan önemli modellerdendir. Bu çalışmada, üç farklı algoritma ile eğitilen çok katmanlı sinir ağları LDL Kolesterol?ün tahmininde kullanılmış ve en başarılı algoritma belirlenmiştir. Öğrenme oranı ve momentumlu geri yayılım algoritması, Levenberg-Marquardt geriyayılım algoritması ve Bayesyen düzeltmeye dayalı geri yayılım algoritması çalışılmış olan üç algoritmadır. Çok katmanlı sinir ağlarının eğitimi ve testi veri tabanında yer alan farklı kişilere ait kayıtlar ile yapılmıştır. Performans belirleyiciler ve istatistiksel ölçümler ile çok katmanlı sinir ağları değerlendirilmiş ve sonuçlar LDL Kolesterol?ün tahmininde Bayesyen düzeltmeye dayalı geri yayılım algoritmasının en başarılı eğitim algoritması olduğunu göstermiştir.