Göğüs Verileri Metrikleri Üzerinden Kanser Sınıflandırılması
Yıl: 2020 Cilt: 11 Sayı: 2 Sayfa Aralığı: 513 - 519 Metin Dili: Türkçe DOI: 10.24012/dumf.578606 İndeks Tarihi: 04-11-2020
Göğüs Verileri Metrikleri Üzerinden Kanser Sınıflandırılması
Öz: Göğüs kanseri dünyada kadınlar arasında en sık karşılaşılan kanserlerden birisidir. Hastalık erken teşhisedilmediğinde ölüme yol açabilmektedir. Göğüs kanseri tümörünün doğru bir şekilde sınıflandırılması tıbbialanda zorlu bir problemdir. Bu çalışmada, iğne aspirasyon tekniği kullanılarak biyopsi parçasındançıkartılmış metrik verileri içeren Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) veri seti kullanılarak kanser veyakanser değil ikili sınıflandırılması gerçekleştirilmektedir. Sınıflandırma işlemi için sinir ağları mimarisi vekeras derin öğrenme kütüphanesi araçlarından yararlanılır. Uygulama sonuçları sınıflandırma başarımının% 98 civarında olduğunu göstermektedir. Çalışmada hassasiyet, kesinlik, f1-skoru ve karmaşıklık matrisi gibiperformans ölçümlerine ait sonuçlar da verilerek yöntemin başarısı desteklenmiştir.
Anahtar Kelime: Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
- Cengil E., Çınar, A., (2017). Image classification with caffe deep learning framework. In Computer Science and Engineering (UBMK), International Conference on (pp. 440-444). IEEE.
- Sette G., Salvati V., Giordani I., Pillozzi E., Quacquarini D., Duranti E., De Nicola F., Pallocca M., Fanciulli M., Falchi M., Pallini R., Conditionally reprogrammed cells (CRC) methodology does not allow the in vitro expansion of patient‐derived primary and metastatic lung cancer cells. International journal of cancer. 2018.
- Phonethep D., Boonjing V., Building Minimal Classification Rules for Breast Cancer Diagnosis. 2018 10th International Conference on Knowledge and Smart Technology (KST). IEEE, 2018.
- Amrane M., Oukid S., Gagaoua I., Ensarİ T., Breast cancer classification using machine learning. In 2018 Electric Electronics, Computer Science, Biomedical Engineerings' Meeting (EBBT) (pp. 1- 4). IEEE. 2018.
- Aksebzeci H. B., ve Kayaalti Ö., Computer-aided classification of breast cancer histopathological images. Medical Technologies National Congress (TIPTEKNO), 2017. IEEE, 2017.
- Ting, F.F., Yen J.T., and Kok S. S., Convolutional neural network improvement for breast cancer classification. Expert Systems with Applications 120 (2019): 103-115.
- Dora, L., Agrawal S., Panda R. And Abraham A., Optimal breast cancer classification using Gauss– Newton representation based algorithm." Expert Systems with Applications 85 (2017): 134-145.
- Liu N., Qi E.S., Xu M., Gao B., Liu G.Q., A novel intelligent classification model for breast cancer diagnosis. Information Processing & Management, 56(3), 609-623, 2019.
- Toğacar M., and Ergen B., Deep Learnıng Approach For Classıfıcatıon Of Breast Cancer. 2018 International Conference on Artificial Intelligence and Data Processing (IDAP). IEEE, p. 1-5, 2018. Francois C., Deep learning with python. Manning Publications Co., 2017.
- Doğan G., (2010). Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Türkiye’deki Özel Bir Sigorta Şirketinde Portföy Değerlendirmesi, Yüksek Lisans Tezi, Hacettepe Üniversitesi, İstatistik Bölümü.
- Popescu, Marius-Constantin, et al. "Multilayer perceptron and neural networks." WSEAS Transactions on Circuits and Systems 8.7 (2009): 579-588.
- Wolbergh W.H., Street W.N., Mangasarian OL. March 2011. Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Data Set.
- Hossin M., and Sulaiman M.N., "A review on evaluation metrics for data classification evaluations." International Journal of Data Mining & Knowledge Management Process 5.2 (2015): 1.
| APA | cengil E, CINAR A (2020). Göğüs Verileri Metrikleri Üzerinden Kanser Sınıflandırılması. , 513 - 519. 10.24012/dumf.578606 |
| Chicago | cengil Emine,CINAR Ahmet Göğüs Verileri Metrikleri Üzerinden Kanser Sınıflandırılması. (2020): 513 - 519. 10.24012/dumf.578606 |
| MLA | cengil Emine,CINAR Ahmet Göğüs Verileri Metrikleri Üzerinden Kanser Sınıflandırılması. , 2020, ss.513 - 519. 10.24012/dumf.578606 |
| AMA | cengil E,CINAR A Göğüs Verileri Metrikleri Üzerinden Kanser Sınıflandırılması. . 2020; 513 - 519. 10.24012/dumf.578606 |
| Vancouver | cengil E,CINAR A Göğüs Verileri Metrikleri Üzerinden Kanser Sınıflandırılması. . 2020; 513 - 519. 10.24012/dumf.578606 |
| IEEE | cengil E,CINAR A "Göğüs Verileri Metrikleri Üzerinden Kanser Sınıflandırılması." , ss.513 - 519, 2020. 10.24012/dumf.578606 |
| ISNAD | cengil, Emine - CINAR, Ahmet. "Göğüs Verileri Metrikleri Üzerinden Kanser Sınıflandırılması". (2020), 513-519. https://doi.org/10.24012/dumf.578606 |
| APA | cengil E, CINAR A (2020). Göğüs Verileri Metrikleri Üzerinden Kanser Sınıflandırılması. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, 11(2), 513 - 519. 10.24012/dumf.578606 |
| Chicago | cengil Emine,CINAR Ahmet Göğüs Verileri Metrikleri Üzerinden Kanser Sınıflandırılması. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi 11, no.2 (2020): 513 - 519. 10.24012/dumf.578606 |
| MLA | cengil Emine,CINAR Ahmet Göğüs Verileri Metrikleri Üzerinden Kanser Sınıflandırılması. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, vol.11, no.2, 2020, ss.513 - 519. 10.24012/dumf.578606 |
| AMA | cengil E,CINAR A Göğüs Verileri Metrikleri Üzerinden Kanser Sınıflandırılması. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi. 2020; 11(2): 513 - 519. 10.24012/dumf.578606 |
| Vancouver | cengil E,CINAR A Göğüs Verileri Metrikleri Üzerinden Kanser Sınıflandırılması. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi. 2020; 11(2): 513 - 519. 10.24012/dumf.578606 |
| IEEE | cengil E,CINAR A "Göğüs Verileri Metrikleri Üzerinden Kanser Sınıflandırılması." Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, 11, ss.513 - 519, 2020. 10.24012/dumf.578606 |
| ISNAD | cengil, Emine - CINAR, Ahmet. "Göğüs Verileri Metrikleri Üzerinden Kanser Sınıflandırılması". Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi 11/2 (2020), 513-519. https://doi.org/10.24012/dumf.578606 |
