Meme kanseri tedavi yöntemlerinin veri madenciliği ile belirlenmesi
Determination of breast cancer treatment methods using data mining
- Tez No: 237290
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ABDÜLKADİR ÇAKIR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Biyoteknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology, Biotechnology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 82
Özet
Bu tez çalışmasında, meme kanseri tedavi yöntemleri veri madenciliği kullanılarak belirlenmiştir. Çalışmada onkoloğa, meme kanseri hastalarına uygulayacağı tedavi yöntemlerini önermede yardımcı olması amacıyla bir yazılım geliştirilmiştir.Bu çalışmada yeni hastalar için tedavi yöntemlerinin belirlenmesinde Ankara Onkoloji Hastanesi'nden alınan 462 meme kanseri hasta verisi kullanılmıştır. Bu veriseti Weka veri madenciliği aracı kullanılarak işlenmiştir. Uygun tedavi yöntemini bulma amacıyla verisetine Weka'daki sınıflandırma algoritmaları tek tek uygulanmış ve sonuçlar karşılaştırılmıştır. Tahmin edilecek her alan için en iyi sonucu veren farklı algoritmalar (IB1, MultilayerPerceptron ve DecisionTable) kullanılarak doktora yardımcı ?Tedavi Asistanı? adlı yazılım Java Netbeans arabirimi kullanılarak geliştirilmiştir.Bu çalışma veri madenciliğinin tıp alanında da faydalı bir araç olabileceğini ortaya koymuştur. Böylece veri madenciliği, tedavi karar aşamasında doktotorun kısa sürede objektif kararlar almasına yardımcı olmuştur.
Özet (Çeviri)
In this thesis, breast cancer treatment methods are determined using data minig. At this work a software is developed which helps to oncology doctor for suggests of applying breast cancer treatment methods about breast cancer patients.At this work, 462 breast cancer patient datas that they are obtain from Ankara Oncology Hospital are used to determine treatment methods for new patients. This dataset is processed with Weka data mining tool. Classify algorithms are one by one applied to dataset and results are compared for purpose of determining proper treatment method. A software program which helps to doctor and its name?s ?Tedavi Asistanı? is developed using different algorithms (IB1, MultilayerPerceptron and DecisionTable) which is one of giving better result for each attribute to predict and using Java Netbeans interface.This work shows that data minig can be an useful tool for medical domain. Thus; at treatment decision step, data minig helped to doctor for making objective decision in a short time.
Benzer Tezler
- Meme kanserinde MGMT ve P16INK4A(CDKN2A)genlerinin metilasyonlarının Metilasyon Spesifik PCR(MSP) yöntemiyle belirlenmesi
Methylation of MGMT and P16INK4A (CDKN2A)genes which are associated with breast cancer were investigated by technique of methylation-specific PCR (MSP).
MUSTAFA YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Moleküler TıpBilecik Şeyh Edebali ÜniversitesiMoleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ONUR EROĞLU
- Sağlık sektöründe veri madenciliği
Data mining in health sector
LEVENT YALÇIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Mühendislik BilimleriMilli Savunma ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SABAHATTİN KEREM AYTULUN
- A novel antenna configuration for microwave hyperthermia
Mikrodalga hipertermi için yeni bir anten yapılanması
GÜLŞAH YILDIZ ALTINTAŞ
Doktora
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM AKDUMAN
DOÇ. DR. TUBA YILMAZ ABDOLSAHEB
- A roadmap for breast cancer microwave hyperthermia treatment planning and experimental systems
Meme kanseri mikrodalga hipertermisinde tedavi planlama ve deneysel sistemler için bir yol haritası
MELTEM DUYGU ŞAFAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLŞAH YILDIZ ALTINTAŞ
- Gail modeli ile makine öğrenmesi algoritmalarının meme kanseri risk değerlendirmesinde karşılaştırılması
Comparison of the machine learning algorithms in breast cancer risk assessment with the gail model
BERFU PARÇALI
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
BiyoistatistikEskişehir Osmangazi ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FEZAN MUTLU