Liver illness diagnosis based on CMAC (Cerebellar Model Articulation Controller) neural network approach

Abstract

Karaciğer, gerçekleştirdiği fonksiyonlar dolayısı ile insanın hayati organlarından biridir. Karaciğerin bu fonksiyonlardan herhangi birini yerine getirememesi insan hayatını tehlikeye atma anlamına gelir. Bu sebeple karaciğer hastalıkları teşhisi oldukça önemli ve bazen bir o kadar da zahmetli olmaktadır. Teşhis aşamasında hastada var olan semptomların erken farkına varılması, hastalığın ilerleyip daha ciddi bir boyuta ulaşmaması için önem arz eder. Hastalığın teşhisinde, karaciğer fonksiyon testi, idrar testi gibi testler uygulanarak bu testlerde ki karaciğer enzimleri değerlendirilip hastalığa ve evresine karar verilmektedir. Bu tezde CMAC (Cerebellar Model Articulation Controller) tabanlı sinir ağı kullanılarak karaciğer hastalıklarının teşhisini sağlamaya yönelik bir uygulama gerçekleştirilmiştir.

The liver is one of the most important organs of the human body because of its vital functions. If the liver malfunctions in anyway, people know that they are putting their life at risk. For this reason, diagnosing any disease in the liver is important and sometimes difficult. It is also important to notice the diagnosis of the patient at an early stage as the symptoms arise so that the patient might be able to carry on a normal life. In the diagnosis of the disease, the physician can run a liver function test, a urine test, and other comparable tests to test the liver enzyme and assess the phase of the disease. The objective of this thesis is to diagnose the liver disease using an application of the CMAC (Cerebellar Model Articulation Controller) neural network.