Identification of Breast Cancer Using the Extreme Learning Machine Assisted by Firefly Algorithm

Authors : Deniz ÜSTÜN

Pages : 637-644

Doi:10.31590/ejosat.623816

View : 23 | Download : 15

Publication Date : 2019-12-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Göğüs kanseri hastalığı, kadınların ölümüne neden olan ikinci kanser türüdür. Kanser hastalığının erken teşhisi ve kanser hücrelerine uygulanan uygun ve doğru tedavi hastalığın ölümcül riskini azaltabilir. Tıp doktorları, kanser hastalığının teşhisinde zaman, zaman hata yapabilmektedirler. Yapay zeka tekniklerinin (YZT) performansı, bilgisayar donanım teknolojilerindeki hızlı gelişmeler sayesinde artmıştır. Buna bağlı olarak, kanser hastalığının tanı doğruluğunun arttırılması ile ilgili olarak YZT’ler kullanılabilir. Standart Eğime Dayalı Geri Yayılım Yapay Sinir Ağları (GY–YZT), göğüs kanseri hastalığının tanısında yaygın olarak kullanılmaktadır. GY–YZT, kanser hastalığının teşhisinde iyi bir performans sergilese de, yerel minimum ve eğitim sürecinde uzun süre takılma gibi bazı sınırlamaları vardır. Bu çalışmada, Göğüs Kanseri Wisconsin veri kümesinde göğüs kanseri hastalığının teşhisi için, sezgisel ateş böceği algoritması tarafından desteklenen aşırı öğrenme  makinesi (AB–AÖM) önerilmiştir. Önerilen AB–AÖM’nin hastalık tanı üzerindeki performansı standart AÖM ve GY–ANN yöntemleriyle karşılaştırıldı. Sonuçlar, AB–AÖM’nin sınıflandırma performansıyla ilgili anlamlı bir gelişme sağladığını ve tıbbi problemler için güçlü bir teknik olarak kullanılabileceğini göstermektedir.
Keywords : Aşırı Öğrenme Makineleri, Ateş Böceği Algoritması, Göğüs Kanseri, Tıbbi Karar Destek Sistemleri