Geri Dön

Çok değişkenli verilerde sınıflandırma ve sağlık verileri üzerine uygulaması

Classification of multivariate data and application on health data

PDF İndir

  1. Tez No: 668952
  2. Yazar: ADIL HANI ABDULKAREEM ABDULKAREEM
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA CEM KASAPBAŞI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 79

Özet

Meme kanseri, dünyadaki en tehlikeli ve ikinci en yaygın kanser türlerinden biridir. Gelişmiş cihazlarla ve tıbbi tedavilerle meme kanseri ile mücadele daha kolay hale geldi. Meme kanseri tedavisinde en iyi sonucu elde etmek ve erken tanı için periyodik kontroller yapılmalıdır. Makine öğrenme teknikleri, tedavinin başarısını tahmin etmek veya teşhis etmek için kullanılır. Bu çalışmada meme kanserinin erken tespiti için K-En Yakın Komşu (k-NN), Destek Vektör Makinesi (SVM), Naïve Bayes (NB), Lojistik Regresyon (LR) ve Rastgele Ormanlar (RF) sınıflandırıcısı makine öğrenmesi algoritmaları kullanılmıştır. Kullanılan veri seti, yaş, glikoz, BMI, resistin, insülin, adiponektin, HOMA, MCP1 ve leptin özelliklerinden oluşan UCI kütüphanesinden alınan Coimbra meme kanser veri setidir. Yaş, Resistin, Glikoz ve BMI kullanan K-En Yakın Komşu modeli en yüksek sonuçları vermektedir. Burada özgüllüğün % 90'ı hassasiyetin % 84'ü ve % 87.5'i doğruluk elde edilir. SVM algoritması, çalışmamızda % 83 doğruluk oranıyla ikinci en yüksek doğruluğu elde edildi. Ayrıca, RF algoritması % 79 doğruluk oranına, NB algoritması % 79 doğruluk oranına ve LR algoritmasının % 75 doğruluk oranına elde edildi. Bu bulgular resistin, glikoz, yaş ve BMI'yı birleştiren modellerin meme kanseri tespiti için güçlü bir araç olabileceğine dair umut verici kanıtlar sunmaktadır.

Özet (Çeviri)

Breast cancer is one of the most dangerous and second most common types of cancer in the world. Breast cancer-fighting with developed devices and medical therapies has become easier. To obtain the best result in breast cancer treatment, periodic checks should be carried out to follow the early diagnosis. Data Mining techniques are used to predict the success of treatment or diagnosis. In this study, the K-Nearest Neighbor (k-NN), Support Vector Machine (SVM), Naïve Bayes (NB), Logistic Regression (LR), and Random Forests (RF) classifier algorithms of machine learning were used for early detection of breast cancer. From the UC Irvine Machine Learning Repository (UCI) library Coimbra Breast Cancer data set which consists of age, glucose, body mass index (BMI), resistin, insulin, adiponectin, homeostatic model assessment (HOMA), monocyte chemoattractant protein-1 (MCP1), and leptin attributes were used. K-NN model using Age, Resistin, Glucose, and BMI give the highest results, where 90% of specificity 84% percent of sensitivity, and 87.5% accuracy is achieved. The SVM algorithm achieved the second-highest accuracy in our study with an 83% accuracy rate. Also, the RF algorithm has a 79% accuracy rate, the NB algorithm a 79% accuracy rate, and the LR algorithm has a 75% accuracy rate. These findings provide promising evidence that models combining resistin, glucose, age, and BMI may be a powerful tool for breast cancer detection.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    874174

    Characterization of Turkish bee products such as propolis, pollen and royal jelly in terms of bioactive components, health effects and encapsulation

    Türkiye'ye ait arı sütü, propolis ve polen gibi arı ürünlerinin biyoaktif bileşenler, sağlık etkileri ve enkapsülasyonu açısından karakterizasyonu

    ÜMİT ALTUNTAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Gıda Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BERAAT ÖZÇELİK

  2. Tez No

    878655

    A hierarchical key assignment scheme: A unified approach for scalability and efficiency, with a specialized implementation in cloud computing

    Hiyerarşik anahtar atama şeması: Ölçeklenebilirlik ve verimlilik için bütünleşik bir yaklaşım ve bulut bilişim için özelleştirilmiş bir gerçekleme

    İBRAHİM ÇELİKBİLEK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENVER ÖZDEMİR

  3. Tez No

    637291

    Bulanık su altı görüntülerinde derin öğrenme tabanlı balık tespiti

    Deep learning based fish detection in turbid underwater images

    TANSEL AKGÜL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uydu Haberleşmesi ve Uzaktan Algılama Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN

  4. Tez No

    760011

    Generalized multi-view data proliferator (gem-vip) for boosting classification

    Genelleştirilmiş çok boyutlu veri üretimi ile sınıflandırma hassaslığının yükseltilmesi

    MUSTAFA ÇELİK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ISLEM REKIK

  5. Tez No

    827860

    Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini

    Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods

    CYLAS KIGANDA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL

Geri Dön