Kan ve antropometri değerlerinden veri madenciliği yöntemleri kullanılarak meme kanseri tahmini
Breast cancer estimation using data mining methods from blood and anthropometry values
Yazar: ALİ KÜSMÜŞ
Danışman: PROF. DR. AHMET ALKAN
Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Enformatik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology

Özet:
Tezin Önemi ve Özgün Değeri: Meme kanseri kadınlarda çok rastlanan ölümcül bir kanser türüdür. Kan değerleri ile bu kanser türünün erken teşhisi için tıbbı çalışmalar yapılmaktadır. Bu çalışmalar kapsamında Meme Kanseri veri seti toplanmıştır ve UCI veri tabanında kullanıma açılmıştır. Veri seti kansere yakalanmış ve I. evrede olan hastalar ile kansere yakalanmamış sağlıklı kişiler üzerinde yapılan çalışmalardan oluşmaktadır.
Projede veri madenciliği sınıflandırma yöntemleri kullanılarak bu veri seti üzerinde meme kanserinin erken teşhis edilmesi hakkında bilgiler verilecektir. Karar ağaçları ve benzeri öbekleştirme ve sınıflama yöntemleriyle hangi olası değer aralıklarında kanser riski olup olmadığı belirlenmeye çalışılacaktır. Tıp uzmanlarına meme kanserinin kan ve antropometri değerleri ile erken teşhis için kullanabilecekleri bir karar destek sistemi oluşturulması amaçlanmıştır. 
Literatürde yapılan çoğu çalışmada varlığı bilinen hastalığın üzerinde bilgi ve analiz işlemleri yapılırken, bu çalışmada sadece kan ve antropometrik değerler kullanılarak erken teşhis yapılması sağlanmaya çalışılacaktır. Veri madenciliği ortamlarından RapidMiner ve WEKA üzerinde yapılacak çalışmada, meme kanserinin erken teşhisi için model geliştirilecektir.
Veri seti veri madenciliği önişleme teknikleri kullanılarak eksiksiz ve kullanıma uygun hale getirilecektir. Veri setinde gerekli görülen dönüştürme işlemleri yapılacaktır. Veri madenciliği işlemleri için uygun hale getirilen veri setimize veri madenciliği algoritmaları uygulanacaktır. Uygulanan algoritmaların doğruluk başarı düzeyleri tespit edilerek karşılaştırılmak suretiyle elde edilen başarım sonuçları yorumlanacaktır.

Abstract:
Today, with the advancement of technology, new data is continuously produced in every field. Produced data is kept in large data storage areas and become large data stacks. Scientific research and commercial strategies can be obtained from the data transformed into meaningful information by using data mining methods. Especially in the field of medicine, meaningful information processing processes play an important role. 
This thesis is prepared for the early diagnosis of breast cancer by using data mining methods using blood and anthropometry values. Today breast cancer is most encountered types of all cancer among women. As with other types of cancer, early diagnosis is vital in breast cancer. The data set processed in this thesis was taken from the UCI database. The data set was created by Coimbra University Hospital between 2009-2013. This data set consists of 116 subjects. Of these subjects, 64 belonged to breast cancer and 52 to the test group.
Coimbra data set was applied to Decision Tree (C4.5), Naive Bayes, Random Forest, Multilayer Artificial Neural Network, K-NN, Logistic Regression classification algorithms with the help of WEKA, open source data mining program consequently the applied methods, the rates of early diagnosis of the breast cancer were compared according to the blood and anthropometric values. C4.5 decision tree method has the most successful result with 87% accuracy rate. In addition, the results of the decision tree diagram and the results that will help the physicians are obtained. consequently of this study, the proposed method shows that it can be used as a decision support system for early diagnosis of breast cancer.