LSTM tabanlı Derin Sinir Ağı ile Ayak Taban Basınç Verilerinden VKİ Durumlarının Sınıflandırılması
View/ Open
Date
2019Author
SÜZEN, Ahmet Ali
YILDIZ, Ziya
YILMAZ, Tuğrul
Metadata
Show full item recordAbstract
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.
Collections

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