Yapay sinir ağları modeli ile mesane kanseri teşhisi ve hastalığa yol açan faktörlerin belirlenmesi
Diagnosis of bladder cancer by using neural networks model and determination of factors causing disease
- Tez No: 599447
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SAİT CAN YÜCEBAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği, Makine Öğrenmesi, Mesane Kanseri, Bütünsel Genom İlişkilendirme Çalışmaları, Data Mining, Machine Learning, Bladder Cancer, Genome Wide Association
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde bulaşıcı olmayan hastalıkların büyük bir çoğunluğunun genetik temeller ile ortaya çıktığı fark edilmiştir fakat buna rağmen hangi hastalıklara hangi genetik bozuklukların etki ettiği büyük oranda bilinmemektedir. Gelişen teknoloji sayesinde hastalıklar ve genetik özellikler hakkında çok fazla veriye sahibiz. Özellikle Bütünsel Genom İlişkilendirme Çalışmaları (BGİÇ) yüksek miktarda veri sunmaktadır. Bu büyüklükteki verilerin işlenmesi ve sağlıklı çıkarsamalarda bulunulması için veri madenciliğine ihtiyaç duyulmaktadır. İlgili tez çalışmasında mesane kanserinin oluşumunda hangi genetik bozuklukların etkili olduğu makine öğrenmesi yöntemlerinden yapay sinir ağları kullanılarak tespit edilmesi amaçlanmıştır. Bu sayede hastalığın erken teşhisinin başarı oranı artacak ve erken müdahale sayesinde tedavilerin başarı şansının da artması sağlanacaktır. Bu doğrultuda Keras ortamında oluşturulan yapay sinir ağı modeli % 83.57 başarım oranı göstermiştir. İlgili model mesane kanseri ile rs872873 tekli nükleotit polimorfizmi arasında güçlü bir ilişki tespit etmiştir.
Özet (Çeviri)
Today, we know that the genetic factors cause non-contagious diseases. However, the genetic causes of these diseases are not known in a great extent. With advancing technology our knowledge on diseases and genetics increases. In particular, genome-wide association studies provide high amount of data. In order to process this data mining is required. In this thesis, we aim to determine the genetic factors that cause bladder cancer by using artificial neural network. This model will increase the success rate of the diagnosis and so the effectiveness of the treatments. With this aim, an artificial neural network model is constructed with Keras. The accuracy of the model is %85.57 and the most important single-nucleotide polymorphism is rs872873.
Benzer Tezler
- İletim sistemlerinde yapay sinir ağları ile mesafe koruması uygulamaları
Distance protection applications with artificial neural networks in transmission lines
ALPARSLAN TATAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. SERDAR YILMAZ
- Deep wavelet neural network for spatio-temporal data fusion
Uzamsal-zamansal veri füzyonu içinderin dalgacık sinir ağları
AJLA KULAGLIC
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ
- Soğutma sistemlerinde elektrik tüketim tahmini: Yapay sinir ağları kullanarak model kurma
Cooling system the electricity consumption estimated: Using artificial neural networks
MUSTAFA AYDINLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
İşletmeNecmettin Erbakan Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ERGÜLEN
- Multi-Task U-Net Surrogate for Aerodynamic and Aeroacoustic Source Field Prediction of Airfoils
Kanat Profillerinin Aerodinamik ve Aeroakustik Kaynak Alanı Tahmini için Çoklu Görev U-Net Vekil Modeli
YUSUF AKTAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. DR. BAHA ZAFER
- Ultrasonik algılayıcı ile makine öğrenmesi tabanlı nesne sınıflandırma ve konumlandırma
Machine learning based object classification and localization with ultrasonic sensor
AHMET KARAGÖZ
Doktora
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN DINDIŞ