An Application of decision trees constructed with simulated annealing variants to prostate cancer detection
Tavlama benzetimi yöntemi varyantlarıyla oluşturulmuş karar ağaçlarının prostat kanser tanısına uygulanması
- Tez No: 139384
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. İLKAY BODUROĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2003
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 92
Özet
ÖZET TAVLAMA BENZETİMİ YÖNTEMİ VARYANTLARIYLA OLUŞTURULMUŞ KARAR AĞAÇLARININ PROSTAT KANSER TANISINA UYGULANMASI Gelişmiş birçok ülkede erkeklerde en çok görülen kanserlerden birisi prostat kanseridir. Bizim asıl hedefimiz, Benzetimli Tavlama yöntemi kullanarak, hiç bir kanser hastasını kaçırmazken, kanser olmayan hastaların gereksiz yere biyopsiye gitmesini en gelleyecek karar ağaçlan oluşturmaktır, ikinci hedefimiz ise kanser olmayan hastalara doğru tanı koymaktır (BPH ya da Kronik Prostatis şeklinde). Biyopsi, enfeksyona ne den olan, rahatsız edici ve pahalı bir işlemdir. Veriler 119 erkek hasta kullanılarak oluşturulmuştur. Bu hastalar 50 yaş ve üstü, PSA değerleri 4 ng / mi ila 20 ng / mi arasında olan ve normal parmakla kontrol sonuçlarına sahip olanlardır. Bu araştırma, Selmin Danış'm yüksek lisans tezinin bir sonraki aşamasıdır. Karar ağaçlarından birini C4.5 algoritmasının Java üzerinde yazılmış J48 uygulaması ile oluşturduk. Diğer karar ağaçlarını Benzetimli Tavlama ynteminin 2 varyasyonunu kullanarak, Hiç Red dedilen Adimi Olmayan Tavlama Benzetimi ve Genelleştirilmiş Tavlama Benzetimi, uygulayarak oluşturduk. Bu üç ağaçta, C4.5 uygulamasının karar ağacı oluştururken işe yaramayan değişkenleri kullanmadığı bilinerek ve aynı değişkenlerle başlayarak oluşturulmuştur. Bütün ağaçlar aynı çalışma kümesi ve bu küme ile kesişmeyen test kümesi ile oluşturulmuştur. Öğrenme kümesi toplam kümenin rastgele seçilmiş %70'idir. ikinci ve üçüncü ağaçların yapılandırılmasında raslantısallık olduğu için, öğrenme kümesi üzerinde çalışılarak, herbir algoritma için oluşturulan beşer ağaçtan en iyileri seçilmiştir. Seçilen ağaçlar daha sonra test kümesi üzerinde uygulanmıştır. Öğrenme sonucunda oluşturulan ağaçlar birbirleri ile karşılaştırılmıştır. Gerçek pozitiflik oranı, yanlış pozi tiflik oranı ve başarı oranı herbir ağaç için belirtilmiştir. Bundan başka, her oran için %90 düzeyinde güvenilirlik aralıkları sunulmuştur. ;
Özet (Çeviri)
IV ABSTRACT AN APPLICATION OF DECISION TREES CONSTRUCTED WITH SIMULATED ANNEALING VARIANTS TO PROSTATE CANCER DETECTION In most industrialized countries, prostate cancer (PCA) is the most common malignancy among men. Our major goal is to design a decision tree using Simulated Annealing, with which we will not to miss any of the PCA patients, while reducing the number of patients without PCA to have unnecessary biopsies. Our secondary goal is to determine the correct diagnosis for non-cancer patients who have either BPH or Chronic Prostatis. Data from 119 male patients were used. Their ages were 50 or over, Prostate Specific Antigen values were in the region between 4 ng/ml and 20 ng/ml, and they had normal Digital Rectal Examination results. This research is the next step after Selmin Danis's M.S. thesis. We construct a decision tree based on a Java implementation of the C4.5 algorithm called J48. We then constructed two more decision trees, this time using two different variants of the Simulated Annealing algorithm, namely“SA Without Rejected Moves”and“Generalized SA”. All three trees had the same attributes to work on, although that did not mean all three would eventually use the same set of attributes since C4.5 allows the decision tree not to use a given attribute if it does not help the decision making. All three trees used the same training group and the same disjoint testing group. The training group has randomly selected 70% of the patients. Since there is randomness involved in the second and third trees, only the best performing one out of the five trees were chosen at the end of the training stage for both SA implementations. Then, these two trees were tested using the testing data. Finally, we compared the testing results of these three decision trees. We provide the true positive rate, false positive rate and the success rate for all three trees. Moreover, we give confidence intervals for these rates at the level of 90% confidence.
Benzer Tezler
- A multi-period stochastic portfolio optimization and hedging model applied for the aviation sector in the EU ETS
EU ETS havacılık sektörü için uygulamalı çoklu süreçli stokastik portföy optimizasyon ve koruma modelı
ERKAN KALAYCI
Doktora
İngilizce
2013
EkonometriOrta Doğu Teknik ÜniversitesiFinansal Matematik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ESMA GAYGISIZ LAJUNEN
- Portföy yönetiminde dinamik varlık yönetim stratejileri
Dynamic asset allocation strategies in portfolio management
MUSTAFA DUMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
BankacılıkMarmara ÜniversitesiSermaye Piyasası ve Borsa Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÖZLEM KOÇ
- Intelligent agents based simulation using Jack development environment
Jack geliştirme ortamında kullanarak akıllı etmenler tabanlı benzetim
ÇAĞATAY ÇATAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. COŞKUN SÖNMEZ
- Biyo iktidar gözetiminde planlama: Tarlabaşı kentsel dönüşümü örneği
Urban planning under the biopower surveillance: Tarlabaşı urban renewal
SEDA HAYAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Sosyolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLDEN ERKUT
- Hareket başlatma ve derin beyin uyarımına ilişkin bir bazal çekirdek devresi hesaplamalı modeli
A computational model of basal ganglia for action initiation and deep brain stimulation
MUSTAFA YASİR ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. NESLİHAN SERAP ŞENGÖR