Yapay Sinir Ağları ile İnsulin Tahminleme ve Mobil Diyabet

YAPAY SİNİR AĞLARI İLE İNSÜLİN TAHMİNLEME VE
MOBİL DİYABET

Berk Sezgin
Yağızer Karamatlı

İZMİR ÖZEL TAKEV FEN LİSESİ @ İZMİR-2012
*

PROJENİN AMACI

●Bu projenin amacı, doktorların karar verme yetisini
iyi eğitilmiş bir Yapay Sinir Ağı (YSA) ile
gerçekleştirme ve diyabet hastalığının kontrol
aşamasında hem hekim hem de hastalar için bir
destek mekanizması oluşturmak amaçlanmıştır.

*

DİYABET NEDİR

Diyabet: Kişinin yeterli miktarda insülin üretememesi
veya ürettiği insülin hormonunu etkili bir şekilde
kullanamaması durumunda ortaya çıkan ve ömür
boyu devam eden bir hastalıktır. Bu hastalık
sonucunda kişi, yediği besinlerden kana geçen
glikozu kullanamaz ve kan şekeri yükselir.

●Dünyada 265 milyon, Türkiye’de ise 6,5 milyon
diyabet hastası bulunmaktadır

*

NEDEN BU PROJE
●Ailemizde ve çevremizde diyabet hastalığına sahip
olan insanlar bulunmaktaydı. Bu hastalığın kontrolü
sırasında yaşadıkları zorluklar ve kontrol için
düzenli bir şekilde doktora gitmeleri onlara büyük bir
sıkıntı yaratıyordu.
● Biz de hasta kontrol sistemini kolaylaştırmak ve
kullanılması gereken insülin miktarını doktordan
bağımsız olarak hesaplamak adına bir yapay sinir
ağı oluşturduk ve bunu bir internet sitesi yardımıyla
uygulamaya koyduk.

*

KULLANILAN YÖNTEMLER
●İnsülin miktarı tahminlemesinin en doğru şekilde
yapılabilmesi için oluşturulan yapay sinir ağının iyi bir
şekilde eğitilmesi gerekmektedir.
●Bunun için de diyabet hastalarının hastalık bilgileri ve
günlük aktivitelerinin düzenli bir şekilde
kaydedilmesine ihtiyaç vardır.
● Aynı zamanda başarılı bir eğitim için bu verilerden
yüzlercesine gereksinim duyulmaktadır.
Projemiz iki modülden oluşmaktadır.
●
●YSA Modülü
●Web Uygulama Modülü

*

YSA MODÜLÜ
YSA NEDİR ?
●Yapay sinir ağları insan beynine ait özellikler olan
öğrenme, öğrendiklerini uygulama, var olan bilgiler
ile tahminlemeler yapma gibi yetileri herhangi bir
yardım olmadan otomatik olarak gerçekleştirme
amacıyla geliştirilmiş bilgisayar sistemleridir.
●Başka bir deyişle insan beyninden esinlenerek
oluşturulmuş, nöronların birbirine sinaptik
bağlantılarla bağlanmaları sonucu oluşturulmuş bir
düşünme yapısıdır.

*

MATLAB UYGULAMASI
●Yapay sinir ağlarının oluşturulması ve eğitilmesi
aşamasında MATLAB adlı yazılım kullanılmıştır.

Şekil 1: Genel YSA Modeli

*

MATLAB KULLANIM AŞAMALARI
●Eğitim ve test aşaması için gereken bilgileri www.
diyabetdefteri.com’dan SQL sorguları ile aldık ve
alınan bilgilerden bir tablo oluşturduk.
●Bu tablolardaki verileri Uzman Dr. Mehmet Çalan ile
değerlendirdik ve bazı verilerin yanlış veya eksik
girildiği sonucuna vararak sağlıklı bir veri tablosu
oluşturduk.
Projemizde kullandığımız ;
●Girdiler: Cinsiyet, Kütle indeksi, Yaş, Diyabet Yaşı,
Sigara, Karbon Oranı, Kan Şekeri, Kan Şekeri
Kategori, HBA1C
●Çıktılar: Bazal ve Bolus İnsülin miktarları

*

YSA’NIN OLUŞTURULMASI
●Bu projede YSA için üç katmanlı ileri beslemeli geri
yayılımlı bir ağ mimarisi tasarladık. Giriş katmanında
9 (girdilerin sayısı), ara katmanda 20 ve çıkış
katmanında 2 nöron kullandık.
●Transfer fonksiyonu olarak log-sigmoid seçmeyi
uygun gördük. Ara katmandaki nöron sayısını
deneysel olarak belirledik.
●Ağın eğitiminde ise hızlı ve güvenilir bir yöntem
olan Levenberg–Marquardt algoritmasından
yararlandık.

*

Normalizasyon
●Transfer fonksiyonu olarak log-sigmoid seçmiştik.
Tan-sigmoid -1 ile1 değerleri arasında çalışan bir
fonksiyondur.
●Biz de girdilerimizi normalize ederek tan-sigmoid
fonksiyonuna uygun hale getirmek zorunda kaldık.

Normalizasyon Fonksiyonu
●Normalizasyon işlemi için MATLAB’de bulunan
Min-Max fonksiyonunu kullandık.

*

Yapay Zekanın Test Edilmesi-1
● Ağımızı test etme amacıyla ayırdığımız test verilerini
simülasyon işlemi için ağa girdik.
●Simülasyon işleminden sonra elde edilen değerler de-
normalize edilerek Excel’de gerçek değerleri ile birlikte
bir tabloda çizilmiştir.

*

Yapay Zekanın Test Edilmesi-2

Bazal İnsülin Test Grafiği

*

Web Uygulaması Modülü
●www.diyabetdefteri.com web sitesinde hasta ve doktor
olmak üzere iki tip profil bulunmaktadır.
●Hasta ve doktorların kişisel bilgileri, hastaların günlük
(kan şekeri, tansiyon, insülin, egzersiz) ve aylık
(HbA1c, lipitler, boy, kilo) ölçümleri, tükettiği besinler
ve doktorların hastalarına bildirdiği yorumlar
veritabanında saklanmaktadır.
●www.diyabetdefteri.com/mobil adresinden de mobil
cihazların siteye daha kolay erişimesi sağlanmıştır.

*

Kullanıcı Veritabanı Şeması

Veritabanındaki tabloların ilişkisini gösteren şema

*

Diyabet Defteri Ana Sayfası
●Resim ve efekt kullanımının en aza indirgendiği, göz
yormayacak renklere sahip bir web arayüzü
oluşturulması, tasarım boyunca hedeflendi.
● Bir betikle mobil cihazlar ile masaüstü bilgisayarları
ayırt ederek ayrı sayfalara yönlendirebilirdik fakat her
iki sayfanın da masaüstü bilgisayarda görülmek
istenmesi halinde sayfaları ayrı ayrı adresledik.
●Açılış sayfasında da yalnızca giriş ve kayıt sayfalarına
yönlendirmelere yer verildi .

*

Web Uygulaması Ana Hatları-1

Diyabet Defteri Kan Şekeri Veri Girişi ve Kullanıcı Profili Sayfaları

*


Diyabet Defteri Analiz ve Besin Girişi Sayfaları

*


Diyabet Defteri Doktor Arayüzü

*


Diyabet Defteri Veri Girişi Sayfa Şeması
*

Sonuç ve Tartışma-1
●Online diyabet web sitesi Dokuz Eylül Üniversitesi
Endokrinoloji Bölümü hastalarına ve doktorlarına
kullanmaları için açılmıştır. 2’si doktor 27’si hasta
olmak üzere toplam 29 kullanıcı sisteme üye olmuştur.
● Hastalardan 20’si diyabetdefterini düzenli olarak 2 ay
boyunca kullanmışlar ve günlük verilerini girmişlerdir.
Bu verilerden 1481 adeti kan şekeri, 755 adeti insülin
ilacı, 1489 adeti besin, 162 adeti tansiyon, 75 adeti ise
egzersiz değerleridir.
.

*

Sonuç ve Tartışma-2
●Hastalardan alınacak daha fazla ve daha çeşitli verinin
tasarladığımız YSA’nın başarısını artıracağı ve hata
oranını azaltacağı düşünülmektedir.
●Ayrıca bazal ve bolus insülin değerleri için ayrı ayrı
YSA oluşturulmasının tahminleme başarısının daha da
artıracağı düşünülmekte ve bu yönde çalışmalar
planlanmaktadır

*

Kaynakça

[1]http://www.saglikplatformu.com/haberler/Ayrinti.asp?
HaberNo=5401
[2] http://www.omereksi.com/?p=30
[3] www.yapay-zeka.org
[4] Matlab Guide, Desmond J. Higham, Nicholas J. Higham
[5]http://ybssoftware.files.wordpress.
com/2011/03/ysa_uygulama.pdf
[6] Neural Network Toolbox For use with Matlab, Howard
Demuth, Mark Beale
[7] PHP ve MySQL, Luke Welling, Laura Thomson

*

Yapay Sinir Ağları ile İnsulin Tahminleme ve Mobil Diyabet

Recommended

Recommended

More Related Content

What's hot

What's hot (6)

Viewers also liked

Viewers also liked (19)

Yapay Sinir Ağları ile İnsulin Tahminleme ve Mobil Diyabet