Ses iletim hızıyla akciğer hastalıklarının teşhisinde makine öğrenimi yöntemlerinin performanslarının karşılaştırılması

Makine öğrenimi yöntemleri ile var olan veri üzerinden modeller oluşturup karmaşık ilişkiler tanımlanarak yapay bir zeka oluşturmak mümkün hale gelmiştir. Makine öğrenimi öğretme-eğitim ve deneme-test olmak üzere iki ana adım içermektedir. Öğretme-eğitim aşamasında model oluşturulup, modelin geçerliliği deneme-test aşamasında kontrol edilmektedir. Öğretme-eğitim açısından 2 çeşit makine öğrenimi yöntemi vardır. Bunlar danışmanlı ve danışmansız makine öğrenimi yöntemleridir. Danışmanlı makine öğrenimi yöntemleri arasında doğrusal regresyon, lojistik regresyon, diskriminant analizi, Destek vektör makineleri, karar ağacı, K-enyakın komşu Algoritması, Basit (Native) Bayes Sınıflandırması ve yapay sinir ağları algoritmaları bulunmaktadır. Danışmansız makine öğrenimi yöntemleri arasında k-ortalamalar, hiyerarşik kümeleme analizi, TBA (Temel Bileşenler Analizi) ve karışım modeli bulunmaktadır. Danışmanlı öğrenme yönteminde öğretme-eğitim aşamasında kullanılan veride sınıflandırma belirlidir. Ancak danışmansız öğrenme yönteminde veride belirli bir sınıflandırma yoktur. Oluşturulan modellerin performans değerlendirme yöntemlerinden dışarıda tutma, tekrarlı dışarıda tutma, üçlü ayırma, çapraz geçerleme ve bootstrap bu yöntemlerin en sık kullanılanlarıdır. Bu çalışmada sesin farklı ortamlardaki geçiş hızı prensibinden esinlenerek Pnömotoraks ve Effüzyon hastalıklarının teşhisi için bir simülasyon çalışması yapılmıştır. BT görüntülerindeki kesitler kullanılarak sesin ortalama geçiş hızları ve standart sapmaları hesaplanmıştır. Buradan 130, 500, 1000, 5000 ve 10000 adet örnek içeren simülasyon verileri elde edilmiştir. Doğrulama aşaması kullanılan verideki örneklerin dağılımı gerçek verilerin geldikleri popülasyondaki dağılıma benzer olması daha doğru bir değerlendirme açısından önemlidir. Bu sebeple dengesiz grupların örnek sayısı bakımından dengelenmesi gerekir. Bu dengeleme işlemi için en sık kullanılan yöntemlerden biri SMOTE yöntemidir. Grupların dengeleme öncesi ve sonrası yapılan analizlerde model performansları duyarlılık, özgüllük, pozitif öngörü değeri, negatif öngörü değeri, F-ölçütü ve doğruluk oranı değerlendirme ölçütleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Anahtar Sözcükler: Makine Öğrenimi; Danışmanlı ve Danışmansız Makine Öğrenimi; SMOTE; Ses Geçiş Hızı; Pnömotoraks ve Effüzyon