Prostat kanser riski hesaplamalarında yapay sinir ağları kullanımı

dc.contributor.advisorAllahverdi, Novruz
dc.contributor.authorTaşkıran, Ufuk Şafak
dc.date.accessioned2017-10-27T10:57:24Z
dc.date.available2017-10-27T10:57:24Z
dc.date.issued2008-08-08
dc.departmentEnstitüler, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektronik ve Bilgisayar Sistemleri Eğitimi Ana Bilim Dalıen_US
dc.description.abstractTıp 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.en_US
dc.description.abstractOne 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.en_US
dc.identifier.citationTaşkıran, U. Ş. (2008). Prostat kanser riski hesaplamalarında yapay sinir ağları kullanımı. Selçuk Üniversitesi, Yayımlanmış yüksek lisans tezi, Konya.en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12395/6350
dc.language.isotren_US
dc.publisherSelçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsüen_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.selcuk20240510_oaigen_US
dc.subjectKanser hücrelerien_US
dc.subjectCancer cellsen_US
dc.subjectYapay sinir ağlarıen_US
dc.subjectArtificial neural networksen_US
dc.subjectProstat kanserien_US
dc.subjectProstate canceren_US
dc.titleProstat kanser riski hesaplamalarında yapay sinir ağları kullanımıen_US
dc.title.alternativeUsing artificial neural networks at prostate cancer risk castingen_US
dc.typeMaster Thesisen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Yükleniyor...
Küçük Resim
İsim:
178283.pdf
Boyut:
618.76 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tez
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.51 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama: