Prediction of colorectal cancer using support vector machines algorithm
Kolorektal kanserin destek vektör makineleri algoritmasi ile tahmini
- Tez No: 609783
- Danışmanlar: DOÇ. DR. RIDVAN SARAÇOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 94
Özet
Kolorektal kanser, kolon veya rektumda başlayan yaygın bir kanser hastalığı türüdür. Kadınlar arasında en sık görülen ikinci kanser türü, erkekler arasında ise üçüncü kanser türüdür. Kolorektal kanser her yıl dünya çapında binlerce insanın ölümüne neden olmaktadır. Kolorektal kanser lokalize, tedavi edilebilir olduğundan ve erken evrelerinde tedavi için daha az maliyete ihtiyaç duyduğundan, erken teşhis ve tahmini, kolorektal kanser tedavisinin başarı şansını arttırır. Bu çalışmada, destek vektör makineleri algoritması kullanılarak kolorektal kanser tahmin ve tespit edilmeye çalışılmıştır. Katılımcıların yaşam tarzına dayanan bir veri kümesinin kullanılmasıyla, bu tür veri kümeleriyle kolorektal kanseri tahmin edilmiştir. Bu veri seti her katılımcı hakkında 22 bilgi içermektedir. Sonuçlar kanserin, destek vektör makineleri algoritması kullanılarak bu tür bir veri kümesi ile yüksek bir doğrulukla öngörülebilir olduğunu göstermektedir. Eğer daha fazla kolorektal kanser hastasının bilgisi toplanırsa ve veriler bölgesel olarak toplanıp yine bölgesel modellemeler yapılırsa daha iyi performansla çalışıp daha doğru sonuçlar elde edilebilecektir.
Özet (Çeviri)
Colorectal cancer is a common type of cancer disease that begins in colon or rectum. It is the second most common cancer type of cancer among females, and the third among males. Colorectal cancer causes the death of thousands of people around the world every year. The early detection and prediction of colorectal cancer increases the success chances of colorectal cancer treatment, since colorectal cancer is localized, curable and needs less cost for the treatments in its early stages. This study tried to predict and detect colorectal cancer by using support vector machines algorithm. And that by the implementation on a dataset that is based on the participants' lifestyle, which is the first time to predict colorectal cancer by this type of datasets. This dataset included 22 information about each participant. The results show that colorectal cancer is predictable with a high accuracy by this type of dataset using support vector machines algorithm. And these results can be more accurate if the information of more colorectal cancer patients were collected, and if the data were recorded in the local area of the research to work with better performence for prediction of colorctal cancer in local people.
Benzer Tezler
- Karaciğer metastazlarında primer tümör odağını öngörmede 'radiomics' ve makine öğrenmesinin katkısı
Contribution of 'radiomics' and machine learning in predicting primer tumor site in liver metastases
ABDULLAH YILDIZ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2020
Radyoloji ve Nükleer TıpKocaeli ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MESUDE TOSUN
- Metastatik kolorektal kanserlerde pan-ımmune ınflamatıon value(PIV) değerinin prognoz üzerine etkisi
The effect of pan -i̇mmüne value(PİV) on prognosis in metastatic colorectal cancers
MEHMET ALİ BÜYÜKERİK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Genel CerrahiSağlık Bilimleri ÜniversitesiGenel Cerrahi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEBRAİL AKYÜZ
- Derin öğrenme ile kolorektal kanserde mikrosatellite instabilite'nin tahmini
Prediction of microsatellite instability in colorectal cancer with deep learning
HÜSEYİN ERİKCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolZonguldak Bülent Ecevit ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZİYNET PAMUK
- Patient-derived tumor organoids for prediction of drug response
İlaç yanıtının tahmini için hasta kaynaklı tümör organoidleri
EMİNE BERNA BIÇAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
BiyolojiDokuz Eylül ÜniversitesiMoleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞERİFE ESRA ERDAL BAĞRIYANIK
- Mikrosatellit instabil kolorektal tümörlerde lenf nodu metastaz varlığı ve buna etki eden klinikopatolojik verilerin değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
BİLGE BAYRAM
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
PatolojiSağlık Bilimleri ÜniversitesiTıbbi Patoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ARMAĞAN GÜNAL