Machine Learning System to recognise cancer from a gene-expression profile
Gen ifadesi profili kullanarak kanseri tanıyan makine öğrenimi sistemi
- Tez No: 932694
- Danışmanlar: DR. DAWN WALKER, DR. DANİELE TARTARİNİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: The Unıversıty Of Sheffıeld
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kanser, dünyada hastalığa bağlı ölümlerin başlıca sebebidir. 2012 yılında, tanı konulmasından itibaren beş yıl içinde kanser hastalığıyla mücadele eden 32,6 milyon kişi bulunmaktaydı ve bunların 8,2 milyonu ölümle sonuçlanmıştır (www1, 2015; www2, 2015). Her hastanın tedaviye verdiği benzersiz yanıt nedeniyle, klinisyenlerin tedaviyi başarıyla kişiselleştirebilmek için doğru tanı ve prognoz bilgilerine ihtiyaçları vardır. Bu projenin amacı, makine öğrenimi tekniklerine dayalı olarak, halka açık gen ifadesi profilinden kanserin evresi, metastaz yapabilme yeteneği ve/veya tipolojisi gibi bilgileri tahmin edebilen doğru bir hesaplama aracı geliştirmektir. Bu raporda, kanser gen ifadesi veriseti üzerinde çok katmanlı sinir ağları kullanarak sağkalım oranlarını sınıflandırmak, tahmin etmek ve biyomarkerları tanımlamak için yapılmış olan ilgili literatürler incelenmiştir. Ana bulguların özeti, çok katmanlı sinir ağlarının kanser gen ifadesi profillerinde doğru sınıflandırma ve tahmin yapma yeteneğine sahip olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Cancer is the leading cause of death by disease in the world. In 2012, there were 32.6 million people (within five years of diagnosis) who were suffering from cancerous diseases and 8.2 million of these resulted in death (www1, 2015; www2, 2015). Due to the unique response of each patient to treatment, clinicians need accurate information of diagnosis and prognosis in order to be able to tailor treatment successfully. The purpose of this project is to develop an accurate computational tool which can predict information such as the stage, metastasis capability and/or typology of cancer from a publicly available gene-expression profile based on machine learning techniques. In this report, relevant literatures that have used a multilayer neural network in gene expression datasets to classify and predict survivability and identify biomarkers of cancer are investigated. A summary of the main findings suggests that a multilayer neural network is capable of accurate classification and prediction in cancer gene expression profiles.
Benzer Tezler
- Automated detection of oral lesions using deep learning for early diagnosis of oral cancer
Başlık çevirisi yok
GİZEM TANRIVER
- A fluid dynamics based image segmentation approach and pap-smear image data classification
Pap-smear örneklerınde akışkan dinamiğine dayalı bır segmentasyon yaklaşımı ve görüntü versinin sınıflandırılması
ÇAĞLAR CENGİZLER
- Exploring fusion models in computer vision for medical image computing
Başlık çevirisi yok
DUYGU SARIKAYA
- Termal görüntülere derin öğrenme tabanlı süper çözünürlük yöntemlerinin uygulanması
Application of deep learning based super resolution in thermal images
CANER CİVE
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
İstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
