Makine Öğrenmesi Yöntemleri Kullanılarak Melanom Cilt Kanserinin Tahmin Edilmesi

Authors : Resul Bütüner, Muhammed Hanefi Calp

Pages : 141-154

View : 59 | Download : 111

Publication Date : 2024-04-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Kanser hastalığı, dünyadaki en yüksek ikinci ölüm nedeni olarak bilinmektedir. Bu hastalığın en yaygın türlerinden biri de cilt kanseridir. Hemen hemen tüm kanser hastalıklarında olduğu gibi cilt kanserinde de erken teşhis, tedavi sürecinde oldukça büyük bir öneme sahiptir. Kanser hastalığının teşhisi sürecinde, geleneksel yöntemlerin yanı sıra Makine Öğrenmesi tabanlı yöntemler de yaygın olarak kullanılmaktadır. Sözkonusu yöntemlerin en önemli avantajı, kanser teşhisi sürecinde insan kaynaklı doğabilecek hataları ortadan kaldırması veya minimize etmesidir. Bu çalışmada, hastalardan alınan görüntüler kullanılarak K-En Yakın Komşu (KNN), Naive Bayes (NB), Rastgele Orman (RO), Lojistik Regresyon (LR) ve Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemleri ile cilt kanseri hastalığı teşhis edilmiştir. Bu algoritmalarda eğitim ve test süreci işletilerek sonuçlar analiz edilmiş ve modeller oluşturulmuştur. Bu modeller ile iyi ve kötü huylu lezyonlar karşılaştırılmış ve cilt kanseri olan lezyonlar tespit edilerek başarı yüzdeleri ortaya konulmuştur. Sonuç olarak, en iyi sonuçlar eğitim yüzdesi %99.1, test yüzdesi ise %98.6’lık bir oran ile Yapay Sinir Ağları yöntemi kullanılarak elde edilmiştir. Oluşturulan ve önerilen yapay sinir ağı modeline farklı girdiler verildiğinde, modelin cilt kanseri hastalığını yüksek bir doğruluk oranıyla tahmin ettiği görülmüştür. Elde edilen sonuçlar, yapılan çalışmanın başarısını ve makine öğrenmesi yöntemlerinin kanser teşhisi sürecinde kullanılabilir bir yöntem olduğunu ortaya koymuştur.
Keywords : Makine Öğrenmesi, Cilt Kanseri, Tahmin, Teşhis