Mide kanserinin makine öğrenme teknikleri ile analizi
Analysis of gastric cancer with machine learning techniques
- Tez No: 632781
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEVCAN AYTAÇ KORKMAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoteknoloji, Biotechnology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 65
Özet
Bu tez çalışmasında mide hücresi histopatoloji görüntüleri kullanılmıştır. Bu histopatolojik görüntüler ışık mikroskobu yardımıyla elde edilmiştir. Elde edilen bu görüntüler normal, iyi huylu ve kötü huylu olmak üzere üç çeşittir. Alınan bu görüntüler ile daha yüksek doğrulukta mide kanseri tespiti ve teşhisi hedeflenmiştir. Bu görüntülerin özellik çıkarımı için dalgacık dönüşüm yöntemleri, sınıflandırılma için ise yapay sinir ağları ve karar ağaç yöntemleri kullanılmıştır. Dalgacık dönüşüm yöntemleri ise haar, daubechies, biorthogonal, coiflets, symlets, ters biorthogonal yöntemleri kullanılmıştır. Yöntemlerde kullanılması için, 90 adet hastadan alınan dokulardan her biri için 4 adet kesit görüntü elde edilmiştir. Toplam doku görüntü sayısı 360 adettir. Bu tezde kullanılan yöntemlerden elde edilen doğruluk oranları kıyaslaması yapılarak hangi yöntemin daha iyi sonuç verdiği belirlenmiştir. Mide kanserinin tespiti için elde edilen yüksek doğruluk oranı sayesinde normal, iyi huylu ve kötü huylu tümörlerin ayrılması sağlanmıştır. Bu sebeple, mide görüntülerinin bilgisayar destekli tanı sistemlerinde kullanılması için çeşitli aşamalardan geçirilerek elde edilen sonuçlar sayesinde yüksek doğruluk oranı bulunmuştur.
Özet (Çeviri)
In this thesis, stomach cell histopathology images were used. These histopathological images were obtained with the aid of light microscopy. These images are three types: normal, benign and malignant. With these images, higher accuracy stomach cancer detection and diagnosis is targeted. Wavelet transform methods were used for feature extraction of these images, artificial neural networks and decision tree methods were used for classification. Wavelet transform methods are used as haar, daubechies, biorthogonal, coiflets, symlets, inverse biorthogonal methods. For use in the methods, 4 sectional images were taken for each of the tissues taken from 90 patients.Total number of tissue images is 360 pieces. By comparing the accuracy rates obtained from the methods used in this thesis, it was determined which method gave the best results. Thanks to the high accuracy rate obtained for the detection of the gastric cancer; normal, benign and malignant tumors were separated. For this reason, high accuracy rate has been found thanks to the results obtained by passing through various stages for use of stomach images in computer-aided diagnostic systems.
Benzer Tezler
- Mide kanserinde yapay zekâ yaklaşımı ile sağkalım analizi
Survival analysis with artificial intelligence approach in gastric cancer
ALİ GÜNER
Doktora
Türkçe
2023
BiyoistatistikKaradeniz Teknik ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURÇİN KURT
- Lenf nodu negatif opere mide kanserinde klinikopatolojik ve prognostik faktörler
Clinicopathological and prognostic factors in lymph node negative operated gastric cancer
MUHAMMET KOCABAŞ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2016
OnkolojiSağlık Bakanlığıİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
UZMAN SELMA KARAAHMETOĞLU ÖZKAN
- Obez hastaların antrum dokusunda sleeve gastrektomi uygulama öncesi ve sonrasında GKN1 ve TP53 genlerinin ekspresyon düzeylerinin araştırılması
Investigation of expression levels of gkn1 and TP53 genes before and after sleeve gastrectomy in antrum tissue of obese patients
MEHMET SARI
- 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
- Variant detection in inflammatory diseases
İnflamatuvar hastalıklarda varyant belirlenmesi
GİZEM ALKURT
Doktora
İngilizce
2024
Biyolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMoleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GİZEM DİNLER DOĞANAY