Geri Dön

Yapay zeka ile meme kanseri lenf nodu analizi

Breast cancer lymph node analysis using artificial intelligence

PDF İndir

  1. Tez No: 547247
  2. Yazar: KULİLİK SÜER
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ATINÇ YILMAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Beykent Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 90

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

  1. Tez No

    880165

    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

    Türkçe

    2024

    Genel CerrahiSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Genel Cerrahi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÜMİT TURAN

  2. Tez No

    778828

    Meme kanserinin iyi huylu veya kötü huylu durum tespitinde derin öğrenme modellerinin kullanılması

    Using deep learning models for breast cancer detection of become or violent conditions

    FEYZİ FERAT ATEŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBatman Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ABİDİN ÇALIŞKAN

  3. Tez No

    685972

    Akciğer metastazlarında primer tümör kaynağının yapay zeka algoritmaları ile değerlendirilmesi

    Evaluation of primary tumor origin in lung metastases with artificial intelligence algorithms

    ABDUSSELİM ADİL PEKER

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Radyoloji ve Nükleer TıpBezm-i Alem Vakıf Üniversitesi

    Radyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALPAY ALKAN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ALİ GÜLTEKİN

  4. Tez No

    339890

    Yapay zekâ yöntemleri ile veri analizi ve tıbbi teşhis için uzman sistem geliştirme

    Developing expert system for medical diagnosis and data analysis with artificial intelligence methods

    ALİ KELEŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UĞUR YAVUZ

  5. Tez No

    872717

    An artificial intelligence approach for breast cancer treatment

    Meme kanseri tedavisinde yapay zeka yaklaşımı

    TUĞÇE BELDEK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HATİCE CAMGÖZ AKDAĞ

Geri Dön