Using data mining for the classification of breast cancer
Meme kanserinin sınıflandırılması için veri madenciliğini kullanmak
- Tez No: 610953
- Danışmanlar: DOÇ. DR. OĞUZ BAYAT, DR. ÖĞR. ÜYESİ ADİL DENİZ DURU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 89
Özet
Günümüzde insan sağlığını tehdit eden en kritik konular arasında meme kanseri bulunuyor. Araştırmacılar, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki kadınların yaklaşık yüzde 12,4'ünün bu olaya daha duyarlı olduğunu gösteriyor. Dünyanın önde gelen sağlık örgütü ''Dünya Sağlık Örgütü (WHO) yayınlarına göre, meme kanserinin kadınlarda en çok yayılan hastalık olduğunu ve ölümle sonuçlanabileceğini ortaya koymaktadır. Önlemler ve düzenli araştırmalar, bu kanseri önleme seçenekleridir, ayrıca bu hastalığın tanınması, hastalıklarla mücadele için erken aşamalarda başlayabilir. Veri bilimi perspektifinden veri madenciliği teknolojisi, BMI (vücut kitle indeksi), yaş ve şeker rutin veritabanı gibi bazı parametrelere göre hastalığı ortaya çıkarmak için kullanılır. Bu teknolojilerin yayılması, meme kanseri çaresine yardımcı olabilecek önemli sonuçlara neden olmuştur. Bu çalışmada Coimbra veri kümesi toplanmış ve 10 prediktöre göre çalışılmıştır. Bu prediktörleri meme kanserinin olup olmadığını tahmin etmek için kullandık. Kullanılan 6 algoritma WEKA ve MATLAB'da performanslarına göre karşılaştırıldı. Karşılaştırma, tıbbi karar motoruna iyi hassasiyetle yardımcı olmak için veri madenciliği algoritmalarını kullanma olasılığını kanıtlamak için kullanışlıdır.
Özet (Çeviri)
Among the most critical issues that threat the human heath in current days is the breast cancer, [1] the researches reveals that around 12.4 percent of women in United States are more subjectable of this incident. According to the publications of leading health organization in the world, WHO reveals that breast cancer is the most propagated disease among women and it may end with mortality. The precautions and regular investigations are the options for preventing this cancer, furthermore, the recognition of the same may begin at earliest for combating purpose. From data science perspectives, data mining technology is used to uncover the disease according to some parameters alike BMI, age and sugar routine database. The deployment of those technologies had resulted considerable results that may help for breast cancer aid. In this research Coimbra dataset are collected and studied according to 10 predictors We used these predictors to estimate if the breast cancer is occurring or not. The 6 algorithms used are compared according to their performance in WEKA and in MATLAB. The comparison is useful to prove the possibility of using Data Mining algorithms to help Medicine decision engine with good precision.
Benzer Tezler
- Diagnosis on lung cancer using artificial neural network
Yapay sinir ağını kullanarak akciğer kanserinin teşhisi
MOHAMMED KHALAF ABDULLAH
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ
- Veri madenciliği teknikleri ile meme kanseri tahmini için mammogram görüntülerinin analizi
An analysis of mammogram imagesfor breast cancer predictionusing data mining techniques
MOHAMMED I.F MANSOUR
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Mekatronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
ÖĞR. GÖR. MUSTAFA ÇAĞRI KUTLU
- Kan ve antropometri değerlerinden veri madenciliği yöntemleri kullanılarak meme kanseri tahmini
Breast cancer estimation using data mining methods from blood and anthropometry values
ALİ KÜSMÜŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ALKAN
- Tıp 'da veri madenciliği uygulamaları: Meme kanseri veri seti analizi
Data mining aplications in medicine :Breast cancer data set analysis
OĞUZ POYRAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDEM UÇAR
- Application of particle swarm optimization for computer aided diagnosis of diseases
Bilgisayar destekli hastalık teşhisi için parçaçık sürü optimizasyonu tekniğinin uygulanması
FERDA SUNA DÖKME
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELMA AYŞE ÖZEL