Makine öğrenmesi yöntemleriyle tümör kontrol olasılığının hesaplanması
Calculating the probability of tumor control with machine learning methods
Yazar: IŞIK ÇAKMAK
Danışman: PROF. DR. KEMAL TURHAN
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics
Dizin: Akciğer hastalıkları = Lung diseases ; Akciğer neoplazmları = Lung neoplasms ; Destek vektör makineleri = Support vector machines ; Karsinoma-küçük hücreli olmayan-akciğer = Carcinoma-non small cell-lung ; Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Neoplazmlar = Neoplasms ; Radyoterapi = Radiotherapy ; Radyoterapi-bilgisayar yardımlı = Radiotherapy-computer assisted ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Öğrenen durum makineleri = Learning automata

Özet:
Çok  büyük  miktardaki  verinin  elle  işlenmesi  ve  analizinin  yapılması  mümkün 
değildir.  Bununla  birlikte  çoğu  zaman  geçmişteki  veriler  kullanılarak  gelecek  için 
tahminde,  çıkarımda  bulunmak  mümkündür.  Bu  çıkarımları  yapabilmek  için  makine 
öğrenmesi  yöntemleri  kullanılır.   Makine  öğrenmesinin  kullanıldığı  sistemler,  karar 
destek  sistemleridir.  Karar  destek  sistemleri  kullanım  alanına  bağlı  olarak  çeşitlilik 
göstermektedir.  Tıp  alanındaki  uygulamalarda  klinik  karar  destek  sistemleri 
kullanılmaktadır.  Tıbbi  verilerin  karmaşıklığı  karşısında  geleneksel  veri  analiz 
yöntemleri  yetersiz  kalabilmektedir.  Bu  sebeple  karmaşık  yapıların  anlaşılması, 
çözümlenebilmesi için makine ögrenmesi yöntemlerine başvurulur. Sağlık alanı, makine 
öğrenmesi yöntemlerinin  sınırlı kullanıldığı  ancak çok önemli kullanım potansiyeli  olan 
alanlardan  biridir.  Bu  çalışmada  küçük  hücreli  dışı  akciğer  kanseri  hastalarının
radyoterapi  verileri  kullanılmıştır.  Radyoterapi  de  sözü  edilen  karmaşık  verilerin  çok 
sayıda yer aldığı alanlardan biridir. Radyoterapi alacak her hastaya ayrı bir plan çizilir. 
Tümörün radyoterapiye vereceği  yanıt her hasta için farklıdır. Bunun nedenleri arasında 
radyoterapiyi etkileyen birçok parametre olması  ve hastaların her biri kişisel özellikleri 
bakımdan  birbirinden  farklı  olması  sayılabilir.  Karmaşık  verilerin  analiz  edilip 
incelenmesi,  radyoterapi  sonucunda  tümörün  radyoterapiye  yanıtı  hakkında  çıkarım 
yapmak  için  makine  öğrenmesi  yöntemleri  kullanılabilir.  Çalışmada  radyasyon 
onkolojisindeki  hasta  verilerinin  makine  öğrenmesi  yöntemleriyle  sınıflandırılması  ve 
çıkarım  yapılması  amaçlanmıştır.  Çalışma  kapsamında  Karadeniz  Teknik  Üniversitesi 
Tıp  Fakültesi  Farabi  Hastanesi  Radyasyon  Onkolojisine  2012-2015  yılları  arasında 
gelen hastaların verileri kullanılmıştır. Bu kapsamda, destek vektör makineleri  (DVM)
ve  yapay sinir ağları  (YSA)  ile tümörün radyoterapiye verdiği yanıtlar sınıflandırılması 
ve  bunların  karşılaştırılması  ele  alınmıştır.  Bu  çalışmada  30  hasta  verisi  kullanılarak 
DVM ve YSA  makine öğrenmesi yöntemleri yardımıyla iki farklı karar destek sistemi 
modeli  geliştirilmiştir.  DVM  modeli  için  %90  duyarlılık,  %100  özgüllük  değeri  elde 
edilmiş; YSA modeli için % 80 duyarlılık, % 100  özgüllük değeri elde edilmiştir. Bu 
çalışmada SVM modelinin %90 duyarlılıkla en başarılı sonucu verdiği görülmüştür.  Bu 
model  sayesinde  radyoterapi  alacak  hastanın  tedavi  sonunda  tümöründe  ne  kadar 
değişiklik  olacağı  hakkında  bir  öngörü  oluşacaktır.  Bu  çalışmada  veriler  önce  ön 
2
işlemeye   ve  elemeye  tabi  tutulmuştur.  Bunun  sonucunda  ise  veri  sayısında  azalma 
olmuştur. Daha sonra yapılması planlanan çalışmaların başarısı için  bu eksiklikler göz 
önünde bulundurularak yeni parametreler eklenmeli ve veriler eksiksik bir biçimde elde 
edilmelidir.

Abstract:
It  is  not  possible  to  manually  process  and  analyze  large  amounts  of  data. 
However, it is often necessary to make predictions for the future by using the past data. 
Machine  learning  methods  are  used  to  make  these  inferences.  The  systems  where 
machine learning is used are decision support systems. Decision support systems vary 
depending  on  the  field  of  use.  Clinical  decision  support  systems  are  used  in  medical 
applications. Conventional data analysis methods are ineffective against the complexity 
of medical data. For this reason, machine learning methods are used to understand and 
solve  complex  structures.  The  healthcare  field  is  one  of  the  areas  where  machine 
learning methods are used.  Small cell lung cancer    radiotherapy data  were used in this 
study. Radiotherapy is also one of the areas in which many of the mentioned complex 
data are involved. A separate plan have been    drawn for each patient who will receive 
radiotherapy.  The  response  of  the  tumor  to  radiotherapy  is  different  for  each  patien t. 
This may be due to the many parameters that affect radiotherapy, and the fact that each 
patient is different from one another in terms of their personal characteristics. Analyzing 
and examining complex data, machine learning methods are used to derive radiotherapy 
response of the tumor as a result of radiotherapy. In the study, it was aimed to classify 
and deduce patient data in radiation oncology by machine learning methods. Within the 
scope  of  the  study,  the  data  of  the  patients  coming  to  the  Radiation  Oncology  of  the 
Karadeniz  Technical  University  Faculty  of  Medicine  Farabi  Hospital  between  2012-2015 had been  used. In this context, classification and comparison of responses given 
by tumor  supportive vector machines (SVM) and  artificial neural networks  (ANN) are 
discussed.  In  this  study,  two  different  decision  support  system  models  have  been 
developed  by  means  of  SVM,  ANN  machine  learning  methods  by  using  datas  of  30
patient.  While  obtaining  90%  sensivity,  100%  specificity  values  for  SVM  model,  for 
ANN model 80 % sensivity, 100  % specificity  values have been obtained. In this study 
it  have  been  seen  that  SVM  model  gave  most  succesful  result  with  90%  sensivity. 
With  this  method,  a  prediction  will  be  made  about  how  much  the  patient  who  will 
receive radiotherapy will change in the tumor at the end of the treatment. In this study, 
the data were first subjected to preprocessing and processing. As a result, the number of 
data has decreased. New parameters should be added and the number of data should be 
4
increased by considering these deficiencies for the success of the studies  and the datas
that completely should be obtained.