CENTROID SINIFLAYICILAR YARDIMIYLA MEME KANSERİ TEŞHİSİ

OpenAlex · Türkçe

Meme kanseri kadınlarda en sık görülen kanser türüdür.Artan meme kanseri vakaları nedeniyle meme kanserinde erken teşhis eskisinden daha önemli hale gelmiştir.Erken teşhis için yaşa bağlı birçok yöntem bulunmakla birlikte en sık kullanılan yöntem mamografidir.Bununla birlikte mamografi görüntülerini yorumlamada radyologların yaşadığı görüş ayrılıkları erken teşhis konusunda daha güvenilir sonuçlar veren bilgisayar destekli karar verme mekanizmalarını bir seçenek haline getirmiştir.Bu kapsamda; destek vektör makineleri, yapay sinir ağları ve karar ağaçları gibi makine öğrenmesi yöntemleri bilgisayar destekli karar vermede bugüne kadar kullanılmıştır.Bu çalışmada diğerlerinden farklı olarak centroid tabanlı sınıflayıcılar erken teşhis için ele alınmıştır.Bu tercihin en önemli nedeni centroid sınıflayıcıların karmaşıklığı düşük fakat performansı yüksek sınıflayıcılar olmasıdır.Centroid sınıflayıcılar meme kanseriyle ilgili; Wisconsin, Diagnostic ve Prognostic veri setleri üzerinde test edilmiştir.Centroid sınıflayıcılar ve diğer makine öğrenmesi yöntemleri arasında karşılaştırmalar yapılmış ve sonuçlar doğruluk ve zaman açısından raporlanmıştır.En yüksek sınıflandırma doğruluğunu %99,04 değeriyle Euclidian tabanlı centroid sınıflayıcı vermiştir.Centroid sınıflayıcılar hız açısından da diğer sınıflayıcılara üstünlük sağlamıştır.