Uzman sistemler kullanılarak over (yumurtalık) kanseri tespiti
Overian cancer detection using expert systems
- Tez No: 517119
- Danışmanlar: PROF. DR. HAKAN IŞIK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Ovar kanseri çoğunlukla ilerleyen süreçte tespit edildiğinden, jinekolojik kanserler arasında en fazla ölüm oranına sahip kanser türüdür. Bu nedenle ovar kanseri tanısında kullanılan belirteçler büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmanın amacı teşhise katkısı olan belirteçlerin tespit edilmesidir. Çalışmada kullanılan ve retrospektif olarak elde edilen 39 olguya ait ovar kanseri olan ve olmayan veriler Selçuk Üniversitesi Tıp Fakültesi Hastanesi Kadın Hastalıkları ve Doğum Anabilim Dalından 2012/238 sayılı Etik Kurul Kararı ile alınmıştır. 15 adet belirteç üzerinde çeşitli Veri Madenciliği metotları uygulanarak, belirteçlerden hangisinin ya da hangilerinin kanser teşhisinde daha belirleyici olduğu tespit edilmeye çalışılmıştır. Çalışma ile her bir belirtecin kanser ile olan ilişkileri tek tek gözlenebildiği gibi, belirteçlerin birbirleri ile olan ikili ilişkileri de gözlenebilmiştir. Buna göre CA 125 belirteci, lezyonlar, mural lezyon ve konum belirteçleri ile birlikte kullanıldığında over kanserinin teşhisinde tek başına kullanılmasından daha etkili olabileceği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Ovarian cancer is the type of cancer with the highest mortality rate among gynecologic cancers, as it is often found in the progressive process. Therefore, the markers used in the diagnosis of ovarian cancer have a great importance. The aim of this study is to identify the markers that are contributing to the diagnosis. The patients who were used in the study and 39 patients with and without ovarian cancer who were obtained restrospectively were taken from Selçuk University Medical Faculty Hospital Department of Obstetrics and Gynecology with Decision of the Ethics Committee No: 2012/238. Several Data Mining methods have been applied on 15 markers to determine which of the markers or which are more determinative in cancer diagnosis. With the study, as each marker relationship with cancer could be observed individually , and the binary relationship of markers with each other could also be observed. According to this, it has been observed that using CA 125 marker in combination with lesions, mural lesions and location markers may be more effective than single use in the diagnosis of over cancer.
Benzer Tezler
- Uzman sistem yaklaşımı ile web tabanlı personel seçim sisteminin geliştirilmesi
Development web based personnel selection system using expert system approaches
OKAN ÇÖLLÜ
- Bir arıza giderme uzman sistem kabuğu (AGUSK) ve CFM56 turbofan jet motor arızaları için bir uygulama
Başlık çevirisi yok
MEHMET BİRLİK
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiMühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GAZANFER ÜNAL
- A research on intelligent software development for design and analysis of factorial experiments
Başlık çevirisi yok
İNCİ BATMAZ DANACI
Doktora
İngilizce
1993
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDIN ÖZTÜRK