Geri Dön

Prostat kanser riskinin tespitinde sınıflandırıcı tabanlı uzman sistem tasarımı

Design of expert system at diagnosis prostate cancer risk with classifier based

PDF İndir

  1. Tez No: 202120
  2. Yazar: MURAT ÇINAR
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MEHMET ENGİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyomühendislik, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Üroloji, Bioengineering, Electrical and Electronics Engineering, Urology
  6. Anahtar Kelimeler: Uzman sistemler, Prostat kanseri, Yapay Sinir Agları, Destek Vektör Makineleri, risk faktörleri, sınıflandırıcılar, Expert System, Prostate cancer, Artifical Neural Networks, Support Vector Machine, risk factors, classifiers
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 74

Özet

Prostat kanseri, erkeklerde en sık görülen ve ikinci sıklıkta ölüme neden olan bir hastalıktır. Prostat kanserine erken dönemde tanı konuldugu takdirde, ameliyat yapılabilir ve hastalık tedavi edilebilir. Bu çalısmada amaç; organa sınırlı evrede tanı konularak cerrahi tedavi sansı olan prostat kanserini olabildigince erken yakalamak için bir uzman sistem tasarlamaktır. PSA (Prostat Specific Antijen) , Serbest PSA, prostat hacmi, prostat yogunlugu, kilo, boy, BMI (beden kütle indeksi), sigara, tansiyon ve nabız gibi risk faktörlerini kullanarak en dogru tanıyı koymaktır. Bir baska deyisle, en az sayıda hastaya biyopsi yaparak, en çok sayıda kanser tanısı koymayı hedeflenmektedir. Diger amaç, sigara ve BMI faktörüyle, prostat kanseri arasındaki iliski olup olmadıgının incelemektir Tasarımlanan sistemin esas görevi kanser evresini sınıflayabilmektir. Sınıflandırma için yapay sinir aglarına ait SCG, BFGS, LM yöntemleri ile Destek Vektör Makinelerine ait Dogrusal, Radyal tabanlı fonksiyon, polinom kernel sınıflandırıcı tipleri kullanılmıstır. En iyi sonucu veren polinom kernel algoritmasının basarısı %83 tür. Ayrıca sigaranın prostat kanseri riskini artırıcı bir faktör oldugu ve BMI'nin ise olmadıgı tespit edilmistir.

Özet (Çeviri)

Prostate cancer is the most frequently seen disease for men and it is also the second deadly disease of men. Provided that prostate cancer can be diagnosed early, medical surgery operation can be performed so the disease can be treated. In this study, the aim is to design a classifier based expert system for early diagnosis of the organ in constraint phase. The other purpose is to reach informed decision making without biopsy by using following risc factors; PSA (Prostate Spesific Antigen), Free PSA, prostate volume, prostate density, weight, height, BMI (Body Mass Index), smoking and heart-rate. In other words, We want to diagnose cancer in optimum level where decrease the number of patients to whom applied biopsy The other purpose is to investigate a relationship between Body Mass Index and smoking factor and Prostate Cancer. The main task of the design system is to classify the early phase of prostate cancer. For classification process, the Scaled-Conjugate Gradient, BFGS and Levenberg?Marquardt training algorithms of Artificial Neural Networks and also linear,radial based function and polynominal kernel functions of Support Vector Machine (SVM) were used. The proposed system was designed with polynominal kernel function which had the best performance. The success of the system is %83. Moreover It was determined that smoking is a factor which increases prostate cancer risk but BMI was not .

Benzer Tezler

  1. Tez No

    808289

    Pırads 3 olgularda prostat kanserinin saptanabilirliğini belirleyen radyolojik kriterler: Multiparametrik prostat MRG sonuçlarımız

    Radiological criteria determining the detectability of prostate cancer in pirads 3 cases: Our multiparametric prostate mri results

    İLKER MERSİNLİOĞLU

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Radyoloji ve Nükleer TıpAkdeniz Üniversitesi

    Radyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SÜLEYMAN METİN ÇUBUK

  2. Tez No

    342088

    Prostat kanserli hastalarda EMMPRIN ve ADAM12 düzeyleri

    EMMPRIN and ADAM12 values in prostate cancer patients

    ELİF BİLGİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Biyokimyaİstanbul Üniversitesi

    Temel Onkoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATMA VİLDAN YASASEVER

  3. Tez No

    847504

    Synthesis of dye-conjugated PD-L1 targeted peptides for use in pet/ct in diagnosis of lung cancer

    Akciğer kanseri teşhisi için PET/CT sistemlerinde kullanılacak PD-L1 proteini hedefli boya takılı peptitlerin sentezi

    SAADET YEŞİLMEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Biyokimyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ONUR ALPTÜRK

    DR. ÖZGÜR YILMAZ

  4. Tez No

    468086

    A novel design of MRI visible prostate biopsy needle

    MRG altında görüntülenebilen yeni nesil prostat biyopsi iğnesi

    GÖKÇE KASACI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    BiyoteknolojiBoğaziçi Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. ÖZGÜR KOCATÜRK

  5. Tez No

    382407

    Kanser ve venöz tromboz: Tümör gelişimi ile tromboz ilişkisinde koagülomun tanımlanması

    Cancer and venous thrombosis: Genomwide expression analysis in order to identify new molecular markers that lie between thrombosis and tumorigenesis

    SEMİH DALKILIÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Moleküler TıpAnkara Üniversitesi

    Temel Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HİLAL ÖZDAĞ

Geri Dön