Prostat kanser riski hesaplamalarında yapay sinir ağları kullanımı

Tıp alanında en önemli problemlerden biri hastalık teshisidir. Bu çalısmanın amacı; yapay sinir agı teknolojisini tıp alanında prostat kanseri hastalıgının teshisi için kullanılmasıdır. Bu amaç için çok katmanlı algılayıcı ag yapısına giris parametreleri olarak Prostat Spesifik Antijeni (PSA), Serbest PSA (Free PSA) ve Yas degerleri sunulmus, çıkıs parametresi olarak ise prostat kanseri durumu ele alınmıstır. Tasarlanan sistemde gerçek klinik veriler kullanılmıstır. Gelistirilen uygulamada 259 gerçek hasta verisi kullanılmıstır. Programın denenmesi için dört farklı rastgele küme olusturularak çapraz dogrulama yöntemiyle denenmis ve test basarısı dört denemede de %73,0 olmustur. Ayrıca Prostat büyüklügünün prostat kanseri teshisinde teshis basarısını artırmadıgı görülmüstür. YSA uygulamasının basarısı FPSA/PSA ve Online Calculator yöntemleriyle teshise göre kıyaslandıgında daha basarılı oldugu görülmüstür.

One of the biggest problems in medicine is to diagnose illness. The aim of this study is to use artificial neural network technology to diagnose prostate cancer. To achieve this aim Prostate specific Antigen ( PSA), Free PSA and Age values were provided to a network with multi-layer sensors as input parameters and the case of prostate cancer was taken as the output parameter. In the system designed, real clinical data was used. In developed application, 259 real patients? data were used. To test program, four different random sets were made and tested by cross validation, and achievement of test has been 73,0 in four experiments. Also, it was seen that prostate size did not increase diagnostic achievement in diagnosing prostate cancer. It was seen that YSA application was more successful compared to diagnosis with FPSA/PSA and Online Calculator methods.