Meme Kanseri Teşhisi İçin Yeni Bir Skor Füzyon Yaklaşımı
Meme kanseri tüm dünyada yaygın birhastalık olması sebebiyle hastalığın erken teşhisi, hastaların bu hastalıktantamamen kurtulabilmeleri açısından kritik öneme sahiptir. Hastalığın teşhisinikolaylaştırmak için tıp doktorları bilgisayar destekli uzman sistemlerdenyararlanabilmektedir. Bu çalışmada me...
Saved in:
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Düzce University
2019-07-01
|
| Series: | Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/816201 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| _version_ | 1849309481590063104 |
|---|---|
| author | Erdem Yavuz Can Eyüpoğlu |
| author_facet | Erdem Yavuz Can Eyüpoğlu |
| author_sort | Erdem Yavuz |
| collection | DOAJ |
| description | Meme kanseri tüm dünyada yaygın birhastalık olması sebebiyle hastalığın erken teşhisi, hastaların bu hastalıktantamamen kurtulabilmeleri açısından kritik öneme sahiptir. Hastalığın teşhisinikolaylaştırmak için tıp doktorları bilgisayar destekli uzman sistemlerdenyararlanabilmektedir. Bu çalışmada meme kanseri veri örneklerini iyi huylu veyakötü huylu sınıflarına ayırmak için genel regresyon sinir ağı (Generalized RegressionNeural Network-GRNN) ve ileri beslemeli sinir ağı (Feed Forward Neural Network-FFNN)temelli bir skor füzyon yöntemi önerilmiştir. Önerilen yöntem Wisconsin TeşhisMeme Kanseri (Wisconsin Diagnostic Breast Cancer-WDBC) veri seti üzerinde testedilmiştir. Bu iki temel ağın ve önerilen yöntemin kullanışlılığı incelenmiş veperformans sonuçları karşılaştırmalı olarak sunulmuştur. Önerilen yöntemsınıflandırma doğruluğu bakımından literatürde WDBC veri setini kullanarakyapılan mevcut çalışmalar ile kıyaslanmıştır. Elde edilen deneysel sonuçlarönerilen yöntemin, meme kanseri teşhisi için umut vadettiğini ve tıpuzmanlarının hastalığa ilişkin karar vermelerinde yardımcı bir araç olarakkullanılabileceğini göstermektedir. |
| format | Article |
| id | doaj-art-cc9c071f5c314358ac4b87fbc9e70370 |
| institution | Kabale University |
| issn | 2148-2446 |
| language | English |
| publishDate | 2019-07-01 |
| publisher | Düzce University |
| record_format | Article |
| series | Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi |
| spelling | doaj-art-cc9c071f5c314358ac4b87fbc9e703702025-08-20T03:54:08ZengDüzce UniversityDüzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi2148-24462019-07-01731045106010.29130/dubited.48846097Meme Kanseri Teşhisi İçin Yeni Bir Skor Füzyon YaklaşımıErdem Yavuz0https://orcid.org/0000-0002-3159-2497Can Eyüpoğlu1https://orcid.org/0000-0002-6133-8617BURSA TEKNİK ÜNİVERSİTESİMİLLİ SAVUNMA ÜNİVERSİTESİ, HAVA HARP OKULUMeme kanseri tüm dünyada yaygın birhastalık olması sebebiyle hastalığın erken teşhisi, hastaların bu hastalıktantamamen kurtulabilmeleri açısından kritik öneme sahiptir. Hastalığın teşhisinikolaylaştırmak için tıp doktorları bilgisayar destekli uzman sistemlerdenyararlanabilmektedir. Bu çalışmada meme kanseri veri örneklerini iyi huylu veyakötü huylu sınıflarına ayırmak için genel regresyon sinir ağı (Generalized RegressionNeural Network-GRNN) ve ileri beslemeli sinir ağı (Feed Forward Neural Network-FFNN)temelli bir skor füzyon yöntemi önerilmiştir. Önerilen yöntem Wisconsin TeşhisMeme Kanseri (Wisconsin Diagnostic Breast Cancer-WDBC) veri seti üzerinde testedilmiştir. Bu iki temel ağın ve önerilen yöntemin kullanışlılığı incelenmiş veperformans sonuçları karşılaştırmalı olarak sunulmuştur. Önerilen yöntemsınıflandırma doğruluğu bakımından literatürde WDBC veri setini kullanarakyapılan mevcut çalışmalar ile kıyaslanmıştır. Elde edilen deneysel sonuçlarönerilen yöntemin, meme kanseri teşhisi için umut vadettiğini ve tıpuzmanlarının hastalığa ilişkin karar vermelerinde yardımcı bir araç olarakkullanılabileceğini göstermektedir.https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/816201score fusionbreast cancer diagnosisneural networkfeed forwardgeneralized regressionskor füzyonmeme kanseri teşhisisinir ağıi̇leri beslemegenel regresyon |
| spellingShingle | Erdem Yavuz Can Eyüpoğlu Meme Kanseri Teşhisi İçin Yeni Bir Skor Füzyon Yaklaşımı Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi score fusion breast cancer diagnosis neural network feed forward generalized regression skor füzyon meme kanseri teşhisi sinir ağı i̇leri besleme genel regresyon |
| title | Meme Kanseri Teşhisi İçin Yeni Bir Skor Füzyon Yaklaşımı |
| title_full | Meme Kanseri Teşhisi İçin Yeni Bir Skor Füzyon Yaklaşımı |
| title_fullStr | Meme Kanseri Teşhisi İçin Yeni Bir Skor Füzyon Yaklaşımı |
| title_full_unstemmed | Meme Kanseri Teşhisi İçin Yeni Bir Skor Füzyon Yaklaşımı |
| title_short | Meme Kanseri Teşhisi İçin Yeni Bir Skor Füzyon Yaklaşımı |
| title_sort | meme kanseri teshisi icin yeni bir skor fuzyon yaklasimi |
| topic | score fusion breast cancer diagnosis neural network feed forward generalized regression skor füzyon meme kanseri teşhisi sinir ağı i̇leri besleme genel regresyon |
| url | https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/816201 |
| work_keys_str_mv | AT erdemyavuz memekanseriteshisiicinyenibirskorfuzyonyaklasımı AT caneyupoglu memekanseriteshisiicinyenibirskorfuzyonyaklasımı |