Yapay sinir ağları kullanılarak kalp hastalığının öngörülmesi

Kalp hastalığı, günümüz sağlık sorunlarının başında gelmektedir. Hastalığın tedavisinde erken teşhisin önemi oldukça büyüktür. Yapay sinir ağları (YSA), birçok alanda olduğu gibi hastalık teşhisinde de kullanılan yapay zeka yöntemlerinden biridir. Bu çalışmada, kalp hastalığının teşhisi için YSA modeli önerilmiştir. En doğru teşhisi yapabilecek bir ağ geliştirmek için, ağın topolojisinin iyi seçilmesi gerekmektedir. Çalışmada ağın topolojisinin belirlenmesi için ağ mimarisi ve parametrelerin sürekli olarak değiştirilip, ağın eğitilip test edildiği program MATLAB dilinde yazılmıştır. Programdan elde edilen değerler üzerine yoğunlaşılıp en iyi doğruluk oranını verecek mimari yapısı ve parametreleri denenmiştir. Çalışmada, ayrıca tahmin ve sınıflandırma problemleri için YSA modelinin kullanıcının belirlediği parametrelerde eğitilip test edildiği esnek bir yazılım C#.NET programlama dilinde geliştirilmiştir. Yazılımda eğitilen ağın ağırlık değerleri saklanmakta ve bir sonraki eğitim başlangıç ağırlıkları, öğrendiği ağırlıklar kullanarak gerçekleştirildiğinde başarımın arttırıldığı gözlemlenmiştir. Ayrıca yazılım, eğitim esnasında öğrenme oranı ve momentum değerinin bozunum işlemine tabi tutulmasına olanak sağlamaktadır. Kalp hastalığı için belirlenen en uygun ağ topolojisi için, öğrenme oranına bozunum işlemi uygulanarak eğitilip test edildiğinde doğruluk oranının arttığı gözlemlenmiştir.