Radyasyon onkolojisinde yapay sinir ağı uygulaması
Application of neural networks in radiation oncology
- Tez No: 269124
- Danışmanlar: PROF. DR. MÜSLÜM CENGİZ TAPLAMACIOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 92
Özet
Günümüzde sürekli gelişen bilgisayar teknolojisi ile birçok işlem sayısal ortamda gerçekleştirilirken bu ilerlemede önemli bir yer tutan yapay zeka birçok alanda başarı ile uygulanmıştır. Bu çalışmada, tıp alanında yapay sinir ağı uygulamaları incelenmiş over kanserinde teşhis ve tedavi şeklinin belirlenmesi sürecinde daha doğru ve daha hızlı karar verebilmek için uzman doktorlara yardımcı bir karar destek ünitesi oluşturmak amaçlanmıştır. Bu amaçla hem over kanseri hastaları hemde sağlıklı kişilerin bilgilerinden yola çıkılarak bilgisayar ortamında sınıflandırmalar yapılmıştır. Bunun için metot olarak Çok Katmanlı Algılayıcı ağlar ile Radyal Tabanlı Fonksiyon ağları kullanılmıştır. Her iki modelin performansları analiz edilmiş ve karşılaştırılmıştır. Sonuçta, uzman hekimlerle belirlenen ve Yapay Sinir Ağı için kullanılan over parametreleri ile Çok Katmanlı Algılayıcı ağların daha üstün performans sağladığı gösterilmiş ve bu ağ modelinin daha uygun olduğu gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Nowadays, with continually evolving computer technology, many operations are performed in the digital environment. Artificial intelligence which holds an important place in this progress has been applied successfully in many areas. In this study, applications of artificial neural network in the field of the medicine are examined, furthermore in the process of determining the diagnosis and treatment of ovarian cancer to make faster and more accurate decision, creating a decision support unit which helps specialists is aimed. For this purpose, using both ovarian cancer patients?s information and healthy people?s information classifications have been made in computer environment. Multi Layer Perceptrons and Radial Basis Function Networks are used as method for this goal. Performances of both models have been analyzed and compared. As a result, Multi Layer Perceptron Networks have been shown to provide better performance with the parameters of ovarian cancer which are determined by specialist together and the decision that this model is provided more appropriate results.
Benzer Tezler
- Makine öğrenmesi yöntemleriyle tümör kontrol olasılığının hesaplanması
Calculating the probability of tumor control with machine learning methods
IŞIK ÇAKMAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
BiyoistatistikKaradeniz Teknik ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEMAL TURHAN
- Lineer hızlandırıcıların mekanik kalite kontrollerini yapan cihaz geliştirilmesi ve cihazın rutin kontrollerde kullanılabilirliğinin araştırılması
Developing an quality control device for linear accelerators and investigating the usability for routine controls
DENİZ ÇELİK
Doktora
Türkçe
2017
Onkolojiİstanbul ÜniversitesiTemel Onkoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE BİLGE BECERİR
- Radyoterapi tedavi planlamalarında T-Ball Cube fantomu ile kritik organlar için bir uygunluk gardient indeksinin ve doz doğruluğunun belirlenmesi
Evaluation of dose verification and a conformity gradient index for critical organs in radiotherapy treatment plannings within T-Ball Cube phantom
ŞABAN BERAT ARAL
Doktora
Türkçe
2019
Fizik ve Fizik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİHAL BÜYÜKÇİZMECİ
- Girişimsel radyoloji incelemelerinde etkin doz hesabı ve radyasyon onkolojisinde stereotaktik radyocerrahi planlamaları
Effective dose calculations in intervetional radiological examinations and stereotactic radiosurgery planning in radiation oncology
YELDA ELÇİM
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Fizik ve Fizik MühendisliğiAnkara ÜniversitesiFizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DOĞAN BOR
- HER 2 pozitif meme kanseri olgularında radyosensitivite ve ilaç direncinde rol alan MİRNA'lar ve hedeflediği genlerin etkisinin değerlendirilmesi.
Investigate the effects of MIRNAs that effect on mechanisms of radiotherapy resistancy and chemoresistance in the HER2/Neu positive breast cancer group.
SADIK ÖZÖNER
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2021
Radyasyon OnkolojisiErciyes ÜniversitesiRadyasyon Onkolojisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CELALETTİN EROĞLU