• Login
    View Item 
    •   DSpace Home
    • 2-DERGİLER
    • 03) Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
    • Cilt 08, Sayı 4 (2019)
    • View Item
    •   DSpace Home
    • 2-DERGİLER
    • 03) Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
    • Cilt 08, Sayı 4 (2019)
    • View Item
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    LSTM tabanlı Derin Sinir Ağı ile Ayak Taban Basınç Verilerinden VKİ Durumlarının Sınıflandırılması

    Thumbnail
    View/Open
    Tam Metin/Full Text (646.0Kb)
    Date
    2019
    Author
    SÜZEN, Ahmet Ali
    YILDIZ, Ziya
    YILMAZ, Tuğrul
    Metadata
    Show full item record
    Abstract
    Obezite vücut yağ miktarının artması ile çeşitli sorunlara yol açan ve tedavi edilebilen bir hastalıktır. Artan vücut ağırlığı, kas iskelet sistemi üzerinde bozukluklara yol açabilmektedir. Ayak, vücut ağırlığının yere aktarılmasında görevli bir yapıdır. Obezitenin ayağın anatomik yapısını, taban temas yüzey alanını ve basınç değişimlerini etkilendiği görülmüştür. Bu çalışmada Uzun Kısa-Vadeli Hafıza (LSTM) tabanlı derin sinir ağı (DSA) ile bireylerin ölçülen ayak tabanı basınç değerleri ile vücut kitle indeksi (VKİ) durumları sınıflandıran bir model geliştirilmiştir. Öncelikle bireyin ayak tabanı ait 12 farklı bölgeye ait basınç değerleri baropodometre ile ölçülmüştür. Ölçüm sonucunda sinir ağının veri kümesinde kullanılacak 13 farklı giriş parametresi elde edilmiştir. Bunun yanında her bireyin VKİ verisi hesaplanarak, bu verilere ait 4 gruptan birine yerleştirilmiştir. Böylelikle modelin öğrenmesi için gerekli veri kümesi oluşturulmuştur. Derin sinir ağında veri kümesi %80 eğitim %20 test olarak bölümlenmiştir. Ağın hiper parametrelerin belirlenmesinden sonra eğitim ve test işlemleri gerçekleştirilmiştir. Eğitilen modelin test sonucunda %93.2 doğruluk elde edilmiştir. Önerilen LSTM model, diğer sınıflandırma algoritmaları ile kıyaslanmıştır. Bunun sonucunda en yüksek performans elde etmiştir. Sonuç olarak önerilen sınıflandırma modeli ile bireyin VKİ’sine göre belirlenmiş obezite durumunu, ayak basınç verilerinin sınıflandırılması ile doğrulanmış olmaktadır. Ayrıca LSTM tabanlı derin sinir ağlarının, sınıflandırma işlemlerinde yüksek başarı performansı verdiği gözlemlenmiştir.
    URI
    http://dspace.beu.edu.tr:8080/xmlui/handle/123456789/14476
    Collections
    • Cilt 08, Sayı 4 (2019) [45]





    Creative Commons License
    DSpace@BEU by Bitlis Eren University Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License..

    DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
    Contact Us | Send Feedback
    Theme by 
    Atmire NV
     

     




    | Yönerge | Rehber | İletişim |

    sherpa/romeo

    Browse

    All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsBy TypeThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsBy Type

    My Account

    LoginRegister

    DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
    Contact Us | Send Feedback
    Theme by 
    Atmire NV