Predicting breast cancer by using artificial neural network
Yapay sinir ağı ile meme kanseri tahmin
- Tez No: 420342
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. EROL ÖZÇELİK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Yapay sinir ağları, Artificial neural networks
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Atılım Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Meme kanseri dünyada kadınlar arasında başlıca ölüm nedeni olarak yer almaktadır. Bu çalışmanın amacı, ameliyat sonrası meme kanseri tekrarını tahmin eden gürbüz bir yöntem bulmaktır. Bu çalışmada 194 örnek içeren Wisconsin Prognostik Meme Kanseri veritabanı kullanılmıştır. Meme kanseri ile ilgili gerçek veriler içerdiği için bu veritabanı seçilmiştir. Bu tezde, meme kanseri tahminini için çok katmanlı perceptron ve genelleştirilmiş regresyon sinir ağı işe koşulmuştur. Yapay sinir ağları ile ulaşılan sonuçlar ayrıca destek vektör makinesi ile elde edilenlerle karşılaştırılmıştır. En iyi sonuç, genelleştirilmiş regresyon sinir ağı yöntemi kullanıldığında bulunmuştur. Sonuçlar ve gelecek çalışmalar tartışılmıştır.
Özet (Çeviri)
Breast cancer is ranked the primary cause of death among women in the world. The goal of this study is to find a robust method for predicting recurrence and non-recurrence of breast cancer after surgery. The Wisconsin Prognostic Breast Cancer (WPBC) database which includes 194 samples is used in this study. The reason for choosing this database is due to the fact that it contains real data regarding breast cancer. In this thesis, breast cancer prediction is implemented by using Multi-Layer Perceptron (MLP) and Generalized Regression Neural Network (GRNN). The results of the artificial neural networks are also compared with the ones obtained by Support Vector Machine (SVM). The best performance is from obtained when GRNN method is used. The results and future work are discussed.
Benzer Tezler
- GRNN ve MLP metotları kullanılarak geri dönen meme kanser tespiti
Recurrence breast cancer detection using general regression neural network and multi layer perceptron
OMAR TAHA AHMED AL-KHALIDI
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTürk Hava Kurumu ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MELTEM YILDIRIM İMAMOĞLU
- Veri madenciliği teknikleri ile meme kanseri tahmini için mammogram görüntülerinin analizi
An analysis of mammogram imagesfor breast cancer predictionusing data mining techniques
MOHAMMED I.F MANSOUR
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Mekatronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
ÖĞR. GÖR. MUSTAFA ÇAĞRI KUTLU
- BMI prediction from face images
Yüz görüntülerinden vücut kitle indeksi tahmini
GÜLPINAR BÖLÜKBAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
- Yapay sinir ağı kullanarak göğüs kanseri hastalığının tahmini
Prediction of breast cancer using artificial neural networks
MARIYA KIKNADZE
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET GÜRHANLI
- Yapay sinir ağları ve lojistik regresyon yöntemleri ile meme kanseri koltuk altı lenf nodu durumunun belirlenmesi
Prediction of the axillary lymph node status in breast cancer using artificial neural network and logistic regression analysis methods
RUKİYE KARAKIŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. İNAN GÜLER