MR Spektroskopi Temelli Beyin Tümörü Teşhisinde Lojistik Regresyon Uygulaması

Sinan ALTUN; Ahmet Alkan

Makale detayları

MR Spektroskopi Temelli Beyin Tümörü Teşhisinde Lojistik Regresyon Uygulaması

Yazarlar:

Sinan ALTUN | Ahmet Alkan

Ana Başlıklar:

Veri işleme & bilgisayar bilimi

Dergi:

Kahramanmaras Sutcu Imam University Journal of Engineering Sciences 2019 Vol.22 Issue 1, pp.10-18

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

4/2019

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000499139

Özet:

 


Beyin tümörü
teşhisinin, birçok hastalık teşhisinde olduğu gibi farklı yöntemler
kullanılarak doğrulanması gerekmektedir. Çünkü yanlış teşhis doğrudan insan
hayatını etkilemektedir. MR Spektroskopi ilk başta laboratuvar çalışmalarında
kullanılmıştır. Daha sonra MR Spektroskopinin su ve yağ haricindeki
metobolitleri ölçebildiği keşfedilmiştir. Bu keşifle beraber,  MR Spektroskopi beyin tümörü teşhisinde doğrulayıcı
bir yöntem olarak kullanılmaya başlanmıştır. MR Spektroskopi ile kolin, kreatin
ve N-Asetil Aspartat metobolit değerleri ölçülür. Bu değerlerin doğru
yorumlanması ciddi bir uzmanlık gerektirir. Yapılacak bir uzman karar destek
sistemi hızlı ve doğru teşhis açısından önemlidir. Çalışma MRS temelli beyin
tümörü teşhisi için yapılabilecek uzman karar destek sisteminin temeli olan
sınıflandırma yöntemlerinin başarımlarının karşılaştırmasını içermektedir.
Lojistik Regresyon yöntemi ve Naive Bayes yöntemi WEKA programında çalışılmıştır.
Naive Bayes’ de % 87 başarım, Lojistik regresyonda % 90 başarım elde
edilmiştir. ROC değerleri ise Naive Bayes için 0,912, Lojistik Regresyon için
0,977 olarak hesaplanmıştır. % 87 sınıflandırma ve 0,912 ROC hesaplaması yüksek
bir başarıdır, ancak Lojistik Regresyon daha iyi sınıflandırma ve ROC alan
hesaplaması yapmıştır. Bu da MRS temelli beyin tümörü teşhisinde uzman karar
destek sistemi oluşturmak için Lojistik Regresyonun, Naive Bayes yöntemine göre
daha uyumlu olabileceğini göstermektedir.


.

Makale detayları

MR Spektroskopi Temelli Beyin Tümörü Teşhisinde Lojistik Regresyon Uygulaması

Yazarlar: Sinan ALTUN | Ahmet Alkan

Ana Başlıklar: Veri işleme & bilgisayar bilimi

Dergi: Kahramanmaras Sutcu Imam University Journal of Engineering Sciences 2019 Vol.22 Issue 1, pp.10-18

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 4/2019

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000499139

Sayı

Yazarlar:

Sinan ALTUN | Ahmet Alkan

Ana Başlıklar:

Veri işleme & bilgisayar bilimi

Dergi:

Kahramanmaras Sutcu Imam University Journal of Engineering Sciences 2019 Vol.22 Issue 1, pp.10-18

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

4/2019

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000499139