Prostat kanser riski hesaplamalarında yapay sinir ağları kullanımı
Using artificial neural networks at prostate cancer risk casting
- Tez No: 178283
- Danışmanlar: PROF. DR. NOVRUZ ALLAHVERDİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Bilgisayar Sistemleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 100
Özet
Tıp alanında en önemli problemlerden biri hastalık teshisidir. Bu çalısmanınamacı; yapay sinir agı teknolojisini tıp alanında prostat kanseri hastalıgının teshisiiçin kullanılmasıdır. Bu amaç için çok katmanlı algılayıcı ag yapısına girisparametreleri olarak Prostat Spesifik Antijeni (PSA), Serbest PSA (Free PSA) ve Yasdegerleri sunulmus, çıkıs parametresi olarak ise prostat kanseri durumu elealınmıstır. Tasarlanan sistemde gerçek klinik veriler kullanılmıstır.Gelistirilen uygulamada 259 gerçek hasta verisi kullanılmıstır. Programındenenmesi için dört farklı rastgele küme olusturularak çapraz dogrulama yöntemiyledenenmis ve test basarısı dört denemede de %73,0 olmustur. Ayrıca Prostatbüyüklügünün prostat kanseri teshisinde teshis basarısını artırmadıgı görülmüstür.YSA uygulamasının basarısı FPSA/PSA ve Online Calculator yöntemleriyle teshisegöre kıyaslandıgında daha basarılı oldugu görülmüstür.
Özet (Çeviri)
One of the biggest problems in medicine is to diagnose illness. The aim ofthis study is to use artificial neural network technology to diagnose prostate cancer.To achieve this aim Prostate specific Antigen ( PSA), Free PSA and Age values wereprovided to a network with multi-layer sensors as input parameters and the case ofprostate cancer was taken as the output parameter. In the system designed, realclinical data was used.In developed application, 259 real patients? data were used. To test program,four different random sets were made and tested by cross validation, andachievement of test has been 73,0 in four experiments. Also, it was seen that prostatesize did not increase diagnostic achievement in diagnosing prostate cancer. It wasseen that YSA application was more successful compared to diagnosis withFPSA/PSA and Online Calculator methods.
Benzer Tezler
- Medikal alanda bulanık kontrol
Fuzzy control in medicine
İSMAİL SARITAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Sistemleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF.DR. NOVRUZ ALLAHVERDİ
- Metastatik prostat kanser tedavisinde prognostik genetik belirteçler
Prognostic genetic markers in metastatic prostate cancer treatment
YAKUP ALTUNDAŞ
- Kanserli ve ailesel kanser riski nedeniyle klinik ekzom dizi analizi yapılan olgularda saptanan patojenik ve olası patojenik varyantların tekrarlı analizlerle değerlendirilmesi ve klinikle ilişkilendirilmesi
Evaluation of Pathogenic and Likely Pathogenic Variants Detected in the Cases whom Clinical Exome Sequencing were Performed due to Cancer and Familial Cancer Risk and Association with the Clinic
UMUT ARDA BAYRAKTAR
- PSA seviyesi 4-10 ng/ml arasında olan asemptomatik hastalarda gereksiz prostat biyopsilerinin önlenmesinde antibiyoterapinin yeri
The role of antibiotherapy in preventing unnecessary prostate biopsies in asymptomatic patients with a serum PSA level between 4 and 10 ng/ml
ALİ SARIBACAK
- Prostat kanseri moleküler tanısında androjen reseptörü gen mutasyon analizinin yeri ve genotip - fenotip ilişkisi
The place of androgen receptor gene mutation analysis in the molecular diagnosis of prostate cancer and genotype - phenotype relationship
FUAT KIZILAY