Breast Cancer Diagnosis with Machine Learning Techniques

Home Page
About
Submit A Journal
Submit A Conference
Submit Paper/Book
- Submit a Preprint
- Submit a Book
Contact

Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
Volume:11 Issue:2
Breast Cancer Diagnosis with Machine Learning Techniques

Breast Cancer Diagnosis with Machine Learning Techniques

Authors : Halime DOĞAN, Ahmet TATAR, Alper Kadir TANYILDIZI, Beyda TAŞAR

Pages : 594-603

Doi:10.17798/bitlisfen.1065685

View : 87 | Download : 14

Publication Date : 2022-06-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Kanser ölümleri en yüksek oranlı ölüm nedenlerinden biridir. Göğüs kanseri kadınlara özgü olduğu sanılsa da erkeklerde de yaygın olarak görülmekte ve erkeklerde görülen göğüs kanserinde ölüm oranı daha yüksek olabilmektedir. Göğüs kanseri hastalığında erken teşhis ve tedavi çok önemlidir. Uzman sistemler, yapay zekâ ve makine öğrenmesi teknikleri ile kanserin erken evrede teşhisine imkân sağlanmakta ve veri analizleri ile sağlık personellerine kolaylık sunulmaktadır. Bu çalışmada en yakın komşu algoritması, temel bileşen analizi ve komşuluk bileşenleri analizi teknikleri kullanılarak göğüs kanserinin tespiti çalışması gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen yöntem “Breast Cancer Wisconsin Diagnostic” veri seti kullanılarak geliştirilmiş ve test edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre en yüksek başarı oranı %99.42 ile komşuluk bileşen analizi ve en yakın komşu sınıflandırma algoritması yöntemi kullanılarak elde edilmiştir.
Keywords : Makine Öğrenimi, Göğüs Kanseri, Wisconsin Veri seti, Sınıflandırma

ORIGINAL ARTICLE URL

* There may have been changes in the journal, article,conference, book, preprint etc. informations. Therefore, it would be appropriate to follow the information on the official page of the source. The information here is shared for informational purposes. IAD is not responsible for incorrect or missing information.