Derin öğrenme ile sınıflandırma: Meme kanseri teşhisi
Classification with deep  learning: Breast cancer diagnosis
Yazar: ZAINAB SUBHI MAHMOOD HAWRAMI
Danışman: PROF. DR. HACI HASAN ÖRKCÜ
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: İstatistik = Statistics
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Meme neoplazmları = Breast neoplasms ; Teşhis = Diagnosis

Özet:
Meme kanseri, son zamanlarda dünyada en yaygın kanser türlerinden biri haline gelmiştir. Kanser vücuttaki hücrelerin kontrolsüz ve anormal şekilde büyümesidir. , vücudun doğal kontrol mekanizmalarının çalışmayı bırakması kanserin geliştiği anlamına gelmektedir. Dünya Sağlık Örgütüne göre 2020 yılında dünya genelinde meme kanserinden 684.996 ölüm gerçekleşmiştir. 2022'de 43.250 kadın ve 530 erkeğin meme kanserinden öleceği tahmin edilmiştir. Her yıl birçok meme kanseri hastası tanı ve tedaviye geç başvurulmasına bağlı olarak hayatını kaybetmektedir. Bu nedenle meme kanserinin erken teşhisi hayati önem arz etmektedir. X-ray mamografi en çok tercih edilen görüntüleme yöntemi olmasına rağmen kanser teşhisi için tek başına yeterli değildir. Son yıllarda meme kanserine erken tanı koymak için makine öğrenme ve derin öğrenme teknikleri kullanılmaktadır. Derin öğreme, makine öğrenmenin bir alt alanıdır ve yapay zekâ problemlerini çözmek amacıyla kullanılmaktadır. Bu çalışmada, UCI makine öğrenimi veri deposundan gelen ve meme kanseri vakaları için ölçümleri kaydeden Meme Kanseri Wisconsin veri seti kullanılmıştır.  Bu veri setinde 357'si iyi huylu, 212'si kötü huylu olan toplamda 569 denek yer almaktadır. En Yakın K Komşu, Lojistik Regresyon, Rastgele Orman, Destek Vektör Makineleri, Karar Ağacı, Naive Bayes, çok katmanlı algılayıcılar ve Yapay Sinir Ağı algoritmaları sınıflandırma amacıyla kullanılmıştır. Algoritmalar, en iyi sınıflandırma algoritmasını belirlemek için yedi performans kriteri kullanarak değerlendirilmiştir. Bu çalışma, meme kanseri tümörlerini modern teknolojiler ile makine öğrenmesi algoritmaları ve derin öğrenme kullanarak daha doğru sonuçlarla iyi huylu ve kötü huylu tümörler olarak sınıflandırarak meme kanserini erken teşhis etmeyi amaçlamıştır.

Abstract:
Breast cancer has recently become one of the most frequent cancers worldwide. The uncontrolled proliferation of aberrant cells in the body is known as cancer. When the body's natural regulating mechanisms fail, cancer develops. According to the World Health Organization, there were 684,996 deaths from breast cancer worldwide in 2020. It is estimated that 43,250 women and 530 men will die of breast cancer in 2022. Every year, many breast cancer patients die due to delayed diagnosis and treatment. Therefore, early detection of breast cancer is of vital importance. Although X-ray mammography is the most preferred imaging method, it is not sufficient alone for cancer diagnosis. Machine learning and deep learning approaches have been utilized to diagnose breast cancer early in recent years. Deep learning is a machine learning subfield used to solve artificial intelligence problems. In this study, the Breast Cancer Wisconsin dataset from the UCI machine learning repository, which records measurements for breast cancer cases, has been used. In this data set, there are 569 subjects in total, of which 357 are benign and 212 are malignant. K-Nearest Neighbor, Logistic Regression, Random Forest, Support Vector Machines, Decision Tree, Naive Bayes, multilayer perceptrons and Artificial Neural Network algorithms are used for classification. Algorithms have been evaluated using seven performance criteria to determine the best classification algorithm. This study has aimed to detect breast cancer early by classifying breast cancer tumors as benign and malignant tumors with more accurate results using modern technologies, machine learning algorithms and deep learning.