yapay sinir ağları ile İnsulin tahminleme ve mobil diyabet

Berk SezginYağızer Karamatlı

*

YAPAY SİNİR AĞLARI İLE İNSÜLİN TAHMİNLEME VE

MOBİL DİYABET

İZMİR ÖZEL TAKEV FEN LİSESİ @ İZMİR-2012

İZMİR ÖZEL TAKEV FEN LİSESİ @ İZMİR-2012*

●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.

PROJENİN AMACI


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

*İZMİR ÖZEL TAKEV FEN LİSESİ @ İZMİR-2012

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


●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.

YSA’NIN OLUŞTURULMASI


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.


Bazal İnsülin Test Grafiği

Yapay Zekanın Test Edilmesi-2


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.

http://www.diyabetdefteri.com/

http://www.diyabetdefteri.com/mobil


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

http://www.saglikplatformu.com/haberler/Ayrinti.asp?HaberNo=5401



http://www.omereksi.com/?p=30

http://www.yapay-zeka.org/

http://ybssoftware.files.wordpress.com/2011/03/ysa_uygulama.pdf



yapay sinir ağları ile İnsulin tahminleme ve mobil diyabet

Documents