Akademik Veri Yönetim Sistemi
XXI. ULUSAL VE IV. ULUSLARARASI BİYOİSTATİSTİK KONGRESİ, Antalya, Türkiye, 26 - 29 Ekim 2019, ss.163-170
Dünyada ve ülkemizde en çok görülen ölüm nedenlerinden birisi kanserdir. Kanserlerin pek çok türü bulunmaktadır. Kadınlarda en sık görülen kanser türü ise meme kanseridir. Kanserde erken tanı koymak, ölüm oranını azaltması açısından oldukça önemlidir. Meme kanserinin araştırılmasında, radyologlara kolaylık sağlamak ve birden fazla radyoloğun incelemesi gereken görüntülerde iş yükünü azaltmak amacıyla görüntü işleme teknikleri tercih edilebilir. Tıbbi görüntüleme teknikleri, kanserin saptanmasında ve sınıflandırılmasında yaygın olarak kullanılmaktadır. Her bir görüntünün incelenmesi radyoloğun büyük ölçüde zamanını alır. Tanı koyma aşamasında hekimlere yardımcı olmak için bilgisayar destekli tanı modelleri (Computer-aided diagnostic models, CADx) önerilmiştir [1]. Bu yazıda, meme kanseri sınıflandırması ve tanı sürecinde doktorlara yardımcı olmak amacıyla tıbbi görüntü işleme tekniklerinden yararlanılmıştır. Daha sonra klasik veri madenciliği yöntemlerinden Rastgele Orman (Random Forest), Yapay Sinir Ağları ve Destek Vektör Makineleri algoritmalarının sınıflama performansları karşılaştırılmıştır.
Anahtar Kelimeler: Tıbbi Görüntüleme, Görüntü İşleme, Veri Madenciliği, Yapay Sinir Ağları