TY  - JOUR
TI  - Biyomedikal işaretlerin sınıflandırılmasında otomatik teşhis sistemlerinin başarımı
AB  - Bu çalışmada, oftalmik atardamar Doppler işaretlerinin, elektroensefalogram (EEG) ve elektrokardiyogram (EKG) işaretlerinin sınıflandırılması için farklı ve birleşik özniteliklerin kullanıldığı otomatik teşhis sistemleri incelenmiş ve bu sistemlerin doğrulukları saptanmıştır. Şekil tanımlama uygulamalarında, tanımlanacak olan işlenmemiş işaretten farklı öznitelikler çıkarılır. Farklı öznitelikleri olan birden fazla sınıflayıcıyı birleştirme, şekil sınıflamanın birçok alanında problem olarak görülmektedir. Birleşik öznitelikler ile eğitilen çok katmanlı perseptron sinir ağı, birleşik sinir ağı, uzman ağların karışımı ve farklı öznitelikler ile eğitilen değiştirilmiş uzman ağların karışımı gibi modellerin sınıflama doğrulukları karşılaştırılmıştır. Otomatik teşhis sistemlerinin girişleri, ağ yapılarına göre farklı veya birleşik özniteliklerden oluşmaktadır. Bu çalışmanın sonuçları, farklı öznitelikler ile eğitilen değiştirilmiş uzman ağların karışımı modelinin, birleşik öznitelikler ile eğitilen diğer otomatik teşhis sistemlerine göre yüksek doğruluk elde ettiğini göstermiştir.
AU  - ÜBEYLİ, Elif Derya
PY  - 2007
JO  - Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi
VL  - 22
IS  - 3
SN  - 1300-1884
SP  - 461
EP  - 469
DB  - TRDizin
UR  - http://search/yayin/detay/71224
ER  -