An application of multilayer neural network on hepatitis disease diagnosis using approximations of sigmoid activation function

Authors : Onursal ÇETİN, Feyzullah TEMURTAŞ, Şenol GÜLGÖNÜL

Pages : 150-157

Doi:10.5798/diclemedj.0921.2015.02.0550

View : 19 | Download : 9

Publication Date : 2015-07-08

Article Type : Research Paper

Abstract :Amaç : Hepatit hastalığının teşhisi için çok katmanlı sinir ağı (MLNN) ve sigmoid aktivasyon fonksiyonu uygulanmıştır. Yöntemler : Yapay sinir ağları (YSA) tıbbi tanı için halen yaygın olarak kullanılan etkili araçlardır. Donanım tabanlı mimarilerde aktivasyon fonksiyonları YSA davranışında önemli rol oynamaktadır. Sigmoid fonksiyonu yumuşak tepkisi nedeniyle en sık kullanılan aktivasyon fonksiyonudur. Bu nedenle, sigmoid fonksiyonu ve yaklaşımları aktivasyon fonksiyonu olarak uygulanmıştır. Veri kümesi UCI makine öğrenme veri tabanından alınmıştır. Bulgular : Hepatit hastalığının tanısı için, MLNN yapısı hayata geçirilmiş ve Levenberg Morquardt (LM) algoritması öğrenme için kullanılmıştır. Hepatit hastalığını sınıflandıran yöntemimiz 10-kat çapraz doğrulama yoluyla 91.9%’den 93.8%’e doğruluklar sağlamıştır. Sonuç : Yapay sinir ağları ve aynı veri setini kullanarak hepatit hastalığını teşhis eden önceki çalışma ile karşılaştırıldığında, bizim sonuçlarımız sinir ağı tabanlı donanımın boyutunu ve maliyetini azaltması bakımından umut vericidir. Böylece, donanım tabanlı tanı sistemleri sigmoid fonksiyonu yaklaşımları kullanılarak etkili bir şekilde geliştirilebilir.
Keywords : Hepatit hastalığı tanısı, çok katmanlı sinir ağı, 10 kat çapraz doğrulama, sigmoid aktivasyon fonksiyonu yaklaşımları