Geri Dön

Predicting breast cancer using gradient boosting machine

Gradyan arttırma makinesini kullanarak meme kanseri tahmini

  1. Tez No: 611092
  2. Yazar: SAHR IMAD ABED
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: meme kanseri, sınıflandırma, makine öğrenmesi, veri madenciliği, gradyan artırma makinesi, tahmin tabanlı sistem, breast cancer, classification, machine learning, data mining, gradient boosting machine, prediction based system
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 77

Özet

Meme Kanseri, bu gibi yüksek ölüm oranlarına sahip en ölümcül hastalıklardır, sağkalım tahmini önemli bir rol üstlenir, çünkü klinisyenler her hastanın prognozunu ve denenecek ilgili tedavileri daha iyi tanımlamaya yardımcı olur. Özellikle meme kanseri için prognoz, tahmin şekilleriyle ilgilidir. Kanser Tahmini, tedaviden sonra ortaya çıkan kanseri ve spesifik meme kanseri durumunda, ilk teşhisten sonra hastaların yaklaşık üçte biri tarafından tecrübe edilen tahmin çok yaygındır. Bu nedenle, öngörü kalıplarını oluşturmak, bu patolojinin klinik davranışını doğru bir şekilde tahmin etmek için çok önemli bir görevdir. Bu, istenmeyen aşırı tedavi ve istenmeyen komplikasyonlardan kaçınarak hastalar için daha kişiselleştirilmiş bir tedavi sağlar. Gradient Boost, birçok“zayıf”sınıflandırıcı veya öğrenicinin etiketlerinin birleştirilmesinin göğüs kanserini öngörmek için güçlü bir sağlam kelimeye çevrildiği fikrine dayanan güçlü bir makine öğrenme algoritmasıdır. Yükseltme, bu temel öğrenenleri sırayla sınıflandırmak zor noktaların daha ağır olduğu ağırlıklı verilere ekleyerek uyarlamalı modellere uyan açgözlü bir algoritmadır. Uzmanlar, gradyan artırmanın, Meme Kanseri'ni tespit etmek ve tahmin etmek için şimdiye kadar geliştirilen en iyi kullanıma hazır sınıflandırıcı olduğunu iddia ediyor. Yukarıdaki yükseltme sürümlerinden görebileceğimiz gibi, her kayıp işlevi için benzersiz bir yükseltme algoritması türetilebilir ve performansı, hangi temel öğreniciye bağlı olarak değişebilir. Meme kanserinin tanımlanması, tespiti, tanınması ve öngörülmesi için gradyan artırma adı verilen takviye işleminin genel bir versiyonunu türetebiliriz.

Özet (Çeviri)

Breast Cancer is the most fatal diseases with high mortality rates, such as this one, survival prediction assumes an important role, since it aids clinicians to better define each patient's prognosis and the corresponding treatments to be attempted. In particular for breast cancer, prognosis is related to the patterns of prediction. Cancer Prediction describes cancer that reappears after treatment, and in the specific case of breast cancer, prediction is very common, being experienced by about one third of patients after initial diagnosis. Therefore, establishing the patterns of prediction is a crucial task to accurately predict the clinical behavior of this pathology. This enables a more personalized treatment for the patients, avoiding undesired overtreatment and adverse complications. Gradient Boosting is a powerful machine learning algorithm founded on the idea that combining the labels of many 'weak' classifiers or learners translates to a strong robust one to predict the breast cancer. Boosting is a greedy algorithm that fits adaptive models by sequentially adding these base learners to weighted data where difficult to classify points are weighted more heavily. Experts claim that gradient boosting is the best off-the-shelf classifier developed so far to detect and predict the Breast Cancer. As we can see from the above versions of boosting, a unique boosting algorithm can be derived for each loss function and its performance can vary depending on which base learner. We can derive a generic version of boosting called gradient boosting for the identification, detection, recognition and prediction of breast cancer.

Benzer Tezler

  1. Makine öğrenmesi yöntemleri kullanarak kanser teşhisi

    Cancer prediction using machine learning methods

    SİYABEND TURGUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA DAĞTEKİN

    YRD. DOÇ. DR. TOLGA ENSARİ

  2. Meme kanseri hastalarında dozyomik ve radyomik özellikler üzerinden kanser tedavisine bağlı kardiyak olayların erken tahmini için makine öğrenimi modeli oluşturulması

    Machine learning model development for early prediction of treatment-related cardiac events in breast cancer patients with dosiomic and radiomic features

    ŞEFİKA DİNÇER

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Radyasyon OnkolojisiGazi Üniversitesi

    Radyasyon Biyolojisi Anabilim Dalı

    PROF. DR. MÜGE AKMANSU

  3. Makine öğrenmesi algoritmaları ile tiroit kanseri teşhisi

    Diagnosis of thyroid cancer with machine learning algorithms

    İREM TURAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi

    Sayısal Yöntemler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÇİĞDEM ARICIGİL ÇİLAN

  4. BMI prediction from face images

    Yüz görüntülerinden vücut kitle indeksi tahmini

    GÜLPINAR BÖLÜKBAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK