Machine learning models for autoverification of medical laboratory test results
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
Biyokimya uzmanlarının gün içinde kan pıhtılaşması test sonuçlarının onaylanmasında, harcadıkları zamanı azaltmak amacı ile yardım edebilecek öğrenim sistemi geliştirilmiştir. Uyguladığımız çalışmada verilerin sınıflandırılması için LibSVM ve ANN öğrenme modelleri kullanılmıştır. Veriler önceki çalışmadan elde edilmiştir, bir önceki çalışmada ANN burada o yaklaşım SVM üzerinde test edilmiştir. Verilerin null değerlerinden temizlenmesi için Replace Missing Values filtrelemesi kullanılmıştır, atribütlerin bağıntısı ise Correlation Attribute Evaluator ile gerçekleşmiştir. Understanding the job of biochemistry specialists while accepting and checking blood test results during in a day where they spend a lot of time, we decided to develop a learning system that can help them.In our experiment we used machine learning models, LibSVM and ANN for classifying the data sets. Because our experiment was started with Artificial Neural Networks (ANN) datasets were obtained from the prior experiment and that approach was tested in a view of Support Vector Machines. We used Replace Missing Values filter for cleaning up the data instances of null values, and correlation of attributes was done with Correlation Attribute Evaluator of WEKA software.
Collections