Maliyete duyarlı veri madenciliği yöntemleri ile akciğer kanserinin sınıflandırılması
Classification of lung cancer with cost-sensitive data mining methods
- Tez No: 374309
- Danışmanlar: DOÇ. DR. LALE ÖZBAKIR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 89
Özet
Veriyi değerlendirip gizli kalmış yeni ve faydalı bilgiye ulaşmayı sağlayan veri madenciliği yöntemlerinin günümüzde birçok farklı alanda uygulamaları mevcuttur. Bu çalışmada 418 küçük hücreli dışı akciğer kanseri (KHDAK) hastanın geçmiş verileri kullanılarak veri madenciliği yöntemlerinin tıp alanında bir uygulaması gerçekleştirilmiştir. Problem, KHDAK hastalarında kanser sınıfının zaman zaman belirlenememesidir. Farklı sınıfların farklı tedaviler görmesi, kanserin hızlı ve doğru şekilde sınıflandırılmasının önemini artırmaktadır. Çalışmanın ilk aşamasında kanser sınıfını etkileyebilecek bütün parametreler ele alınıp etkili olanlar tespit edilmiş ve farklı sınıflandırma algoritmaları ile sınıflandırma gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın ikinci aşamasında ise maliyete duyarlı veri madenciliği kullanılmıştır. Veri madenciliğinde hedef yanlış sınıflandırma sayısını en aza indirmektir, maliyete duyarlı veri madenciliğinde ise hedef yanlış sınıflandırma maliyetleri toplamını en aza indirmektir. Çalışmada tedavi maliyeti düşük kanser sınıfının, tedavi maliyeti yüksek kanser sınıfında sınıflandırılmasının maliyeti, tam tersi yanlış sınıflandırmanın maliyetinden daha yüksek alınmıştır. Maliyete duyarlı veri madenciliği algoritmaları ile sınıflandırma gerçekleştirilmiş, tedavi maliyeti düşük kanser sınıfının tedavi maliyeti yüksek kanser sınıfında sınıflandırılması en aza indirilmiştir. Yapılan çalışma doktora hızlı ve zamanında kararlar alabilmesi için yol gösterici olmuştur.
Özet (Çeviri)
In many different areas there are applications of data mining which analyze data to find out new and useful information. In this study, by using the data of 418 non-small cell lung cancer (NSCLC) patients, an application of data mining methods in medicine is carried out. The problem is that in some cases NLCLC can be misclassified. Since different classes have different treatment methods, accurate and in time classification is important. In the first part of this study, effective parameters are determined from the parameters which may have an affect on cancer classification and classification is carried out by different classification algorithms. In the second part of the study, cost-sensitive data mining is used. The aim of classification is to minimize the number of misclassification, on the other hand the aim of cost-sensitive classification is to minimize the total cost of misclassifications. In this study, the cost of classifying the cancer class with low treatment cost as cancer class with high treatment cost is taken higher than the cost of opposite misclassification. Classification is carried out with the cost sensitive algorithms and as a result classifying the cancer class with low treatment cost as cancer class with high treatment cost is minimized. This study will be a decision support system for the doctors to make decisions correctly and in time.
Benzer Tezler
- Profit-oriented classification: New approaches and business applications
Kâr odaklı sınıflandırma: Yeni yaklaşımlar ve işletme ugulamarı
NADER MAHMOUDİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÖzyeğin ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. EKREM DUMAN
- Profit-driven non-linear classification with applications to credit card fraud detection, churn prediction, direct marketing, and credit scoring
Kâr-odaklı doğrusal olmayan sınıflandırma: Kredi kart sahtekarlık tespiti, terk analizi, doğrudan pazarlama, ve kredi skorlama uygulamaları
ASHKAN ZAKARYAZAD
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÖzyeğin ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. EKREM DUMAN
- Intelligent ways of detecting fraud
Sahtekarlık tespitinin akıllı yolları
YUSUF ŞAHİN
Doktora
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiMühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SEROL BULKAN
DOÇ. DR. EKREM DUMAN
- Obtain anterior/posterior position of the tumor through machine learning
Makine öğrenme yoluyla tümörün anterior/posterior pozisyonunu elde edin
GOLSHAN GHOLAMPOUR
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik-Haberleşme Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM AKDUMAN
- Sequence alignment based process family extraction
Dizi hizalama bazlı süreç ailelerinin çıkarımı
EREN ESGİN
Doktora
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. PINAR KARAGÖZ
PROF. DR. YASEMİN ÇETİN