Uzman sistemler kullanılarak over (yumurtalık) kanseri tespiti
| dc.contributor.advisor | Işık, Hakan | |
| dc.contributor.author | Horozoğlu, Müşerref | |
| dc.date.accessioned | 2025-01-27T06:05:38Z | |
| dc.date.available | 2025-01-27T06:05:38Z | |
| dc.date.issued | 2018 | |
| dc.department | Enstitüler, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilişim Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı | |
| dc.description.abstract | Ovar kanseri çoğunlukla ilerleyen süreçte tespit edildiğinden, jinekolojik kanserler arasında en fazla ölüm oranına sahip kanser türüdür. Bu nedenle ovar kanseri tanısında kullanılan belirteçler büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmanın amacı teşhise katkısı olan belirteçlerin tespit edilmesidir. Çalışmada kullanılan ve retrospektif olarak elde edilen 39 olguya ait ovar kanseri olan ve olmayan veriler Selçuk Üniversitesi Tıp Fakültesi Hastanesi Kadın Hastalıkları ve Doğum Anabilim Dalından 2012/238 sayılı Etik Kurul Kararı ile alınmıştır. 15 adet belirteç üzerinde çeşitli Veri Madenciliği metotları uygulanarak, belirteçlerden hangisinin ya da hangilerinin kanser teşhisinde daha belirleyici olduğu tespit edilmeye çalışılmıştır. Çalışma ile her bir belirtecin kanser ile olan ilişkileri tek tek gözlenebildiği gibi, belirteçlerin birbirleri ile olan ikili ilişkileri de gözlenebilmiştir. Buna göre CA 125 belirteci, lezyonlar, mural lezyon ve konum belirteçleri ile birlikte kullanıldığında over kanserinin teşhisinde tek başına kullanılmasından daha etkili olabileceği görülmüştür. | |
| dc.description.abstract | Ovarian cancer is the type of cancer with the highest mortality rate among gynecologic cancers, as it is often found in the progressive process. Therefore, the markers used in the diagnosis of ovarian cancer have a great importance. The aim of this study is to identify the markers that are contributing to the diagnosis. The patients who were used in the study and 39 patients with and without ovarian cancer who were obtained restrospectively were taken from Selçuk University Medical Faculty Hospital Department of Obstetrics and Gynecology with Decision of the Ethics Committee No: 2012/238. Several Data Mining methods have been applied on 15 markers to determine which of the markers or which are more determinative in cancer diagnosis. With the study, as each marker relationship with cancer could be observed individually , and the binary relationship of markers with each other could also be observed. According to this, it has been observed that using CA 125 marker in combination with lesions, mural lesions and location markers may be more effective than single use in the diagnosis of over cancer. | |
| dc.identifier.citation | Horozoğlu, M. (2018). Uzman sistemler kullanılarak over (yumurtalık) kanseri tespiti. (Yüksek Lisans Tezi). Selçuk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya. | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12395/54053 | |
| dc.identifier.yoktezid | 517119 | |
| dc.institutionauthor | Horozoğlu, Müşerref | |
| dc.language.iso | tr | |
| dc.publisher | Selçuk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü | |
| dc.relation.publicationcategory | Tez | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.subject | Belirteçler | |
| dc.subject | Over Kanseri | |
| dc.subject | Riskler | |
| dc.subject | Veri Madenciliği | |
| dc.subject | Identifier | |
| dc.subject | Ovarian Cancer | |
| dc.subject | Risk | |
| dc.subject | Data Mining Methods | |
| dc.title | Uzman sistemler kullanılarak over (yumurtalık) kanseri tespiti | |
| dc.title.alternative | Overian cancer detection using expert systems | |
| dc.type | Master Thesis |
