Bulanık kümeleme algoritmalarına dayalı mamografik kitle sınıflandırma
The mammographic mass classification based on fuzzy clustering algorithms
Yazar: AİNURA TURUSBEKOVA
Danışman: PROF. DR. AHMET SERTBAŞ
İstanbul Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2012
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Meme kanseri dünyada son zamanlarda çok tehlikeli hale gelen ve çoğu zaman ölüm nedeni olan ve gelişmiş ülkelerde daha sık rastlanan hızlı gelişen hastalıktır. Meme kanseri meme dokusunun 1 hücresinden başlayıp, çok az zaman içinde hızlı gelişebilen ve kendi özelliklerini uzun zaman göstermeyen kanser türüdür. Meme kanseri ile mücadelenin en doğru ve en önemli yolu: erken tanı ve teşhistir. Meme kanseri her ne kadar erken saptanabilirse o kadar hastanın iyileşebilme şansı artar.Meme kanseri ve meme hastalıkları uzmanı-radyologdur. Meme kanserini tanımak için ilk önce Dijital Mamografi Cihazının yardımı ile mamografik görüntüler alınır ve alınan mamogramlara istinaden radyologlar teşhis koyabılmektedirler. Önceden belirtildiği gibi çoğu ülkede meme kanseri ile hastalanan ve meme kanserinin geç tespit edilmesinden dolayı ölen kadın sayısı artmaktadır.Gelişmiş ülkelerde Batı tarzı hayat yaşama, çocuk doğurmama, çocuğunu meme ile beslememe, kendi sağlığına zaman ayırmama gibi sebeplerden dolayı meme kanseri hastalarının sayısında artış gözlenmektedir. Gelişmemiş ülkelerde ise gerekli araçların, mamografik cihazların yok olduğu ve insanların cahilliğinden dolayı meme kanseri ile hasta insanların sayısı artmaktadır. Önceden belirtildiği gibi meme kanserinin erken tespit edilmesi tedavide kolaylık sağlar ve hastayı ölümden kurtarabilme şansı sunar.Meme kanserinin teşhisinde en çok kullanılan metot, Diijital Mamografidir. Radyolog uzmanlar Dijital Mamografi cihazında çekilen mamogramlara bakarak meme kanserini tespit edebilmektedirler. Ama bazı zaman meme kütlelerinin küçük olduğundan, meme dokusunun kalın olduğundan, mamografik görüntülerinin düşük çözünürlükte olduğundan dolayı yanlış teşhis veya meme kanseri görememe sebebi olabilir. İnsanda, daha çok kadın memesinde iyi huylu (benign) ve kötü huylu (malign) kitleler bulunmaktadır. Meme kanseri şüphesi olan hastada kötü huylu kitleyi doğru bulma ve kaçırmama çok önemlidir. Maalesef, günümüzde tıp ve tıpta kullanılan teknoloji her ne kadar gelişse de yanlış teşhis koyma, meme kanseri erken bulamama veya hasta olmayan kişiye meme kanser teşhisi koyma durumları da rastlanmaktadır. Dijital Mamografi cihazları ne kadar yeni teknoloji olsa bile ve ne kadar doğru teşhis koyma olasılığı fazla olsa bile, bazı durumlarda yetersiz kalmaktadır ve radyologlar ek teşhis aracına ihtiyaç duymaktadırlar.Son zamanlarda Bilgisayar mühendisleri bu ihtiyacı karşılamak amacıyla radyolog uzmanlara meme kanseri tespit etme prosesinde yardımcı olabilecek Bilgisayar Destekli Yöntemler geliştirmekte ve radyologlara sunmaktadırlar.Bu tez çalışmasında meme kanserinin teşhisinde faydalı olabilecek programsal kitle sınıflandırma işlemi ele alınmıştır. `Bulanık kümeleme algoritmalarına dayalı mamografik kitle sınıflandırma' isimli tez çalışmasında bölütlenmiş mamografik görüntüler ele alınarak kitlelerin özellikleri (öznitelikleri) belirlenmiştir. Bu kitleler iyi huylu veya kötü huylu olabilmektedir. Kitleleri sınıflandırmada önemli olan bu özellikler bulanık kümeleme algoritmalarında kullanılmıştır. Böylelikle bulanık kümeleme ile incelenen mamogramlara sahip hastalarda meme kanserinin gelişip gelişmediği belirlenmiştir. Ulaşılan sonuçtaki sınıflandırma başarı yüzdesi ortaya konularak bulanık mantık kurallarına dayanan farklı yöntemlerle karşılaştırma yapılmıştır. Meme kitle sınıflandırması için kümeleme algoritmaları: k-ortalama kümeleme tekniği, bulanık c-ortalama kümeleme yöntemi ve bulanık eksiltici (subtractive) yöntemleri kullanılmıştır ve elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. ROC eğrileri oluşturulmuştur.

Abstract:
Breast Cancer can be easily included to the list of the most dangerous diseases today and, even more is spreading around the world in larger and stronger conditions especially in the most developed countries. Normally, you can not differentiate and observe the way the Breast Cancer develops. It secretly starts to grow in one cell, then transfers to all tissue. Also it does not show its symptoms (features) in the first periods, so you find out about it just in already frightening moment. There are two reasonable ways to treat this disease: scanning and diagnostics. Moreover, we should emphasize the importance of the treatment in time.To recognize the Breast Cancer, firstly there are should be taken definite images by Digital Mammography Device, and then the subject passes to diagnostics of radiologists in the way it based on mammograms. As was mentioned earlier, in many countries the number of victims among the women population is exceedingly growing because of the late detection. Many scientists claim that the women who support Western life-style are increasing the number of patients with Breast Cancer; they do not show the will to bear children, breast natural milk is not given in time and properly, moreover women do not devote enough time for their health problems. If we observe the situation in undeveloped countries, we will see that the main reasons for existence of Breast cancer are focused on the low level of civilization among the population and the absence of the necessary tools to treat with cancer.As already stated, early recognized illness helps patients to deal with Breast Cancer and even more increases the chance to recover. The most widely used method in the diagnosis of breast cancer: Digital Mammography. Radiologist experts are able to detect breast cancer by looking at the images taken by device. But sometimes, when the breast masses are small, the breast tissue is thick and there is a low - resolution images of mammographic, breast cancer can be misdiagnosed, or may not be seen. There can be malign and benign masses in women?s breasts. It is very important to detect that malign masses in patients with suspected breast cancer. Unfortunately, there are many cases today, when the technology is not enough to detect the cancer and the medicine diagnostics are wrong. Sometimes, radiologists may need additional equipment besides the digital mammography.Nowadays, Computer Engineering helps to make more accurate diagnosis by providing Computer-Aided Methods, which detects the breast cancer much more easily and gives better information about the situation. In this study, there were discussed some superfluous mass classification about the breast cancer.In this study the behaviour of piles under lateral loads is presented. The study is seperated in two parts. In the first part the piles are discussed generally then the analysis of laterally loaded piles are detailed.Before explaining the effects of lateral loads on soil and possible failure zones the piles are detailed according to their types and installation method. Then the differences between single and group piles are given. Detailed information about subgrade reaction approach and methods using this approach are presented. Elastic theory, method proposed by Broms, p-y curves proposed by Reese are discussed for different soil types.The second part of the study contains the analysis made with the finite element program and all of the results of these analysis. After the program explained the model used during the analysis detailed, the element type, material properties and etc. are explained. The results are shown according to pile diameter and pile length separately for different soil types.The results obtained from the analysis for different soil and pile parameters are given together in the last section to have an idea about the general deformation characteristics of the piles under lateral loads.