Yapay zeka ile meme kanseri lenf nodu analizi
Breast cancer lymph node analysis using artificial intelligence
- Tez No: 547247
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ATINÇ YILMAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Beykent Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Dünya' da en çok görülen kanser türünün akciğer kanseri olmasına rağmen kadınlarda en çok görülen kanser türü meme kanseridir. Meme kanserinde, hastalığın evresi ve buna bağlı olarak hangi tedavi yönteminin kullanılacağı konusunda birçok olgunun analiz edilmesinin yanında koltuk altı lenf nodu durumu önem taşımaktadır. Meme kanserinde koltuk altı lenf durumunun varlığı vücudun diğer organlarına yayılma riskini arttırmaktadır. Cerrahi işlemler gerektiren bu durum hastalığın ciddiyetini önemli kılmaktadır. Yapılan bu çalışmada İstanbul Gaziosmanpaşa Taksim Eğitim ve Araştırma Hastanesi'nden alınan meme kanseri olan hastaların koltuk altı lenf durumunu içeren klinik ve patolojik verileri, Yapay Zeka yöntemlerinden olan K-Means, Uyarlamalı Sinirsel Bulanık Çıkarım Sistemi, Genetik Algoritma ve Yapay Sinir Ağları kullanılarak modeller oluşturulmuş ve meme kanseri lenf nodu durumu teşhisi için kullanılabilirliği analiz edilmiştir. Modellerin eğitimi için belirtilen yöntemler ile farklı iki hibrit model oluşturulmuştur. Farklı özelliklere sahip bu iki yöntemin verimliliğini görebilmek adına temel bir Yapay Sinir Ağı kullanılmıştır. Tıbbi olarak güvenilirliğini test etmek amacıyla bu çalışmada oluşturulan modellerin performanslarının karşılaştırılması tanı testleri ve ROC eğrisiyle ortaya konulmuştur.
Özet (Çeviri)
Despite the fact that the most frequent type of cancer in the world is lung cancer the most frequent type of cancer in women is breast cancer. In breast cancer, the stage of the disease and accordingly along with the analysis of many cases concerning the method of treatment method to be used, the posture of armpit lymph node is of importance. The existence of armpit lymph case increases the risk of metastasis to other organs of the body in breast cancer. This condition, which requires surgical procedures, makes the seriousness of the disease important. In this study, clinical and pathological data, including armpit lymph case gathered from breast cancer patients in İstanbul Gaziosmanpaşa Taksim Education and Research Hospital, models were built by using k-means which is an Artificial Intelligence method, Adaptive Neuro Fuzzy Inference System, Genetic Algorithm and Artificial Neural Networks and it was analyzed for the usability of diagnosis of breast cancer lymph case. Two different hybrid models were formed using specified methods for the training of the models. A basic artificial neural network was used in order to see the efficiencies of these two methods claiming different characteristics. In an attempt to test the medical authenticity, comparison of the performance models that were created in this study was introduced using diagnostic tests and ROC Curve.
Benzer Tezler
- Lokal hastalıklı, bölgesel lenf nodu metastazlı ve uzak metastazlı meme kanserli hastaların ayrımında PET/BT görüntüleri ile derin öğrenmenin kullanılması
The use of deep learning on PET/CT images to differentiate between local disease, regional lymph node metastatic and distant metastatic breast cancer patients
ENES KOÇ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
Radyoloji ve Nükleer TıpHatay Mustafa Kemal ÜniversitesiNükleer Tıp Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN İKBAL ATILGAN
- Meme kanseri hastalarında aksiller lenf nodu metastazının değerlendirilmesinde MRI AND F-18 FDG-PET/BT görüntüleri kullanılarak eğitilen yapay zeka modelinin tanısal performansı
Diagnostic Performance of the Deep Learning Method Trained Using MRI AND F-18 FDG-PET/BT Images in the Evaluation of Axillary Lymph Node Metastasis in Breast Cancer Patients
YAHYA SELÇUK AYDEDE
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Genel CerrahiSağlık Bilimleri ÜniversitesiGenel Cerrahi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÜMİT TURAN
- Meme kanserli hastalarda neoadjuvan tedaviye yanıtın, tedavi öncesi ve sonrası dinamik meme manyetik rezonans görüntüleme (MRG) kullanılarak derin öğrenme modeli yapay zeka desteği ile değerlendirilmesi ve radyolog bakısı ile kıyaslanması
Başlık çevirisi yok
SERHAT DEGER
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
Radyoloji ve Nükleer TıpSağlık BakanlığıRadyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEHRA HİLAL ADIBELLİ
UZMAN AHMET BOZER
- Tedavi rehberleri ışığında yapılan meme kanseri multidisipliner ekip toplantılarında kararın kolaylaştırılması
Facilitating decision-making in breast cancer multidisciplinary team meetings in the light of treatment guidelines
MERVE NUR GÜVEN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
Radyasyon OnkolojisiSağlık Bilimleri ÜniversitesiRadyasyon Onkolojisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BİNNUR YILMAZ
- Meme kanserinde aksiller lenf nodu metastazı tespitinde ultrasonografi görüntüleri üzerinden yapay zekâ modeli geliştirilmesi
Development of an artificial intelligence model based on ultrasound images for the detection of axillary lymph node metastases in breast cancer
SERKAN PAKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAkdeniz ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SÜLEYMAN BİLGİN