Derin Öğrenme ile FTIR Sinyallerinden Kolon Kanseri Riskinin Belirlenmesi

Authors : Suat TORAMAN, İbrahim TÜRKOĞLU

Pages : 115-120

View : 45 | Download : 7

Publication Date : 2018-09-20

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışmada, kolon kanseri hastaları ve sağlıklı kişiler, FTIR (Fourier Transform Infrared - Fourier Dönüşümü Kızılötesi ) spektrogramlarından elde edilen özellikler yardımıyla sınıflandırılmıştır. Spektrogram resimlerinden özellik çıkarımı için derin öğrenme ağlarından Evrişimsel Sinir Ağları (ESA) kullanılmıştır. Kandan kanser belirleme çalışmalarında karşılaşılan en büyük zorluk hasta ve sağlıklı bireylerin FTIR sinyallerinin birbirine çok benzer olmasıdır. Önceki çalışmalarda, genellikle FTIR sinyalleri arasından bir ayrım bulabilmek için pik değerlerinden yararlanılmıştır. Bu çalışmada ise, bu zorluğun üstesinden gelmek için ESA’nın kullanıldığı yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Önerilen yöntemde, kolon kanseri hastası ve sağlıklı kişilere ait plazmalardan elde edilen FTIR sinyalleri spektrogram resimlerine dönüştürülmüştür. AlexNet modeli kullanılarak spektrogram resimlerinden özellik çıkarımı gerçekleştirilmiştir. Elde edilen özellikler Destek Vektör Makinesi (DVM) ile sınıflandırılmıştır. Kan numunesinden kolon kanserinin sınıflandırılmasına yönelik olarak yapılan çalışmalar ile karşılaştırıldığında, önerilen yöntem ile yaklaşık %90 gibi daha iyi bir sınıflandırma sonucu elde edilmiştir. Sonuçlar, geliştirilen yöntemin kolon kanseri hastaları ve sağlıklı kişileri ayırt edebilmede kullanılabilecek faydalı bir yöntem olabileceğini göstermiştir.
Keywords : FTIR, Spektrogram, Kolon Kanseri, Evrişimsel Sinir Ağları

ORIGINAL ARTICLE URL